Record Details

Rancang Bangun Deteksi Kemanisan Buah Semangka menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Backpropagation Neural Network berbasis Raspberry Pi

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Rancang Bangun Deteksi Kemanisan Buah Semangka menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Backpropagation Neural Network berbasis Raspberry Pi
 
Added Entry - Uncontrolled Name A'yun, Qurrotul
Utaminingrum, Fitri
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Semangka dalam bahasa latin Citrullus lanatus merupakan buah dengan ciri-ciri kulit yang berwarna hijau dengan larik dan warna daging buah merah atau kuning. Semangka termasuk jenis buah yang digemari masyarakat Indonesia. Jumlah permintaan pasar yang tinggi terhadap buah semangka harus diimbangi dengan produksi buah semangka yang terus meningkat juga. Semangka yang telah dipanen perlu penanganan untuk klasifikasi kualitas semangka di pasaran, salah satunya klasifikasi tingat kemanisan semangka. Mengukur ukuran kemanisan buah semangka dapat dengan cara destruktif menggunakan alat refractometer brix, namun hal tersebut kurang praktis karena harus membelah buah terlebih dahulu. Maka dari itu, dibutuhkan sebuah inovasi untuk melakukan deteksi kemanisan semangka dengan pengolahan citra digital. Pada penelitian ini kemanisan semangka akan dibagi menjadi 3 kelas yaitu rendah, rata-rata dan tinggi. Penelitian ini menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix untuk ekstraksi fitur dengan menggunakan 6 fitur yaitu Dissimilarity, Homogeneity, Contrast, Correlation,Energy, dan Angular Second Moment (ASM) dengan nilai d= 1, 2, 3 dan sudut ϑ= 0°, 45°, 90°, dan 135°. Untuk klasifikasi kelas kemanisan menggunakan metode Backpropagation Neural Network. Pada pengujian Epoch dan learning rate mendapatkan akurasi training terbaik sebesar 86% pada Epoch 12.000 dan learning rate 0,01 dengan nilai d=1 dan ϑ= 0°. Kemudian nilai terbaik tersebut digunakan pada pengujian integrasi sistem dan didapatkan akurasi tertinggi yaitu 85,7% pada jarak 15cm dan rata-rata waktu komputasi secara keseluruhan yang dibutuhkan sebesar 10,05997 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/10591
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 6 No 2 (2022): Februari 2022
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2022 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com