Rancang Bangun Sistem Tingkat Kemanisan Buah Sky Rocket Melon menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Backpropagation Neural Network
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
View Archive InfoField | Value | |
ISSN |
2548-964X |
|
Authentication Code |
dc |
|
Title Statement |
Rancang Bangun Sistem Tingkat Kemanisan Buah Sky Rocket Melon menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Backpropagation Neural Network |
|
Added Entry - Uncontrolled Name |
Ayu, Kirana Sekar Utaminingrum, Fitri Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya |
|
Summary, etc. |
Salah satu jenis buah melon yang banyak digemari di Indonesia adalah jenis Sky Rocket Melon. Buah melon memiliki rasa daging yang manis, kulit buah berwarna hijau kekuningan dengan tekstur berbentuk seperti jaring-jaring, dan memiliki bau yang khas. Meningkatnya peminat buah melon setiap tahunnya harus diimbangi dengan produksi buah melon. Proses sortasi pascapanen sangat penting untuk menentukan kualitas, penjualan, dan harga di pasaran. Salah satu proses sortasi yaitu berdasarkan tingkat kemanisan buah melon. Mengukur ukuran kemanisan buah melon dapat menggunakan alat refractometer brix, namun hal tersebut kurang praktis karena harus membelah buah melon terlebih dahulu. Oleh karena itu dibuat inovasi untuk menentukan tingkat kemanisan buah melon dengan menganalisis gambar digital berdasarkan tekstur jaring yang terdapat pada kulit buah melon. Penelitian ini menggunakan 5 fitur pada metode Gray Level Co-Occurrence Matrix yaitu Dissimilarity, Homogeneity, Contrast, Correlation, dan Energy dengan variasi nilai jarak d = 1,2,3 dan θ = 0°, 45°, 90°, 135° dan Backpropagation Neural Network untuk melakukan klasifikasi. Penelitian ini menggunakan dataset sebanyak 375 data yang akan dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 4:1. Pada pengujian jumlah epoch dan learning rate didapat akurasi training tertinggi sebesar 87% pada epoch 80.000 dan learning rate 0.1, pada nilai d = 2 dan θ = 135°. Hasil pengujian epoch dan learning rate digunakan untuk menentukan nilai d dan θ yang akan digunakan pada pengujian integrasi. Pengujian integrasi didapat akurasi tertinggi sebesar 82% pada pengambilan gambar sisi bawah buah melon dengan rata-rata waktu komputasi sebesar 2.2967 detik.
|
|
Publication, Distribution, Etc. |
Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya |
|
Electronic Location and Access |
application/pdf http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/9562 |
|
Data Source Entry |
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 5 No 8 (2021): Agustus 2021 |
|
Language Note |
ind |
|
Terms Governing Use and Reproduction Note |
Hak Cipta (c) 2021 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
|