Penerapan Neural Network untuk Klasifkasi Kerusakan Mutu Tomat

Fitri, Zilvanhisna Emka and Rizkiyah, Rizkiyah and Madjid, Abdul and Imron, Arizal Mujibtamala Nanda (2020) Penerapan Neural Network untuk Klasifkasi Kerusakan Mutu Tomat. Jurnal Rekayasa Elektrika, 16 (1). pp. 44-49. ISSN 1412-4785

Text (Hasil Cek Similarity) Cek Turnitin Zilvanhisna Emka Fitri (Jurnal JRE) .pdf - Supplemental Material Download (2MB)

Abstract

Penurunan mutu dan produktivitas tomat diakibatkan oleh curah hujan tinggi, cuaca dan budidaya yang tidak baik sehingga tomat menjadi busuk, retak, dan timbul bercak. Pemerintah berupaya memberikan pelatihan untuk meningkatkan mutu tomat pada para petani. Namun pelatihan tersebut tidak efektif sehingga para peneliti membantu membuat sebuah sistem yang mampu mengedukasi para petani dalam klasifikasi kerusakan mutu tomat. Sistem ini berfungsi untuk mempermudah petani dalam mengenali kerusakan tomat sehingga mengurangi risiko gagal panen. Pada penelitian ini, metode klasifikasi yang digunakan yaitu backpropagasi dengan 7 parameter input. Input tersebut terdiri dari fitur morfologi dan tekstur. Output dari sistem klasifikasi ini terdiri dari 3 kelas adalah busuk buah, retak buah dan bercak buah yang diakibatkan oleh bacterial speck. Tingkat akurasi terbaik dari sistem dalam mengklasifikasi kerusakan mutu tomat pada proses pelatihan sebesar 89,04% dan pengujian sebesar 81,11%.

Actions (login required)

View Item