Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Berdasarkan Tekstur Kulit Dan Jaringan Syaraf Tiruan

Bayu Aji Nugroho, Evi Isnandar, Jean Meliesa, Ian Ridwan

Abstract


Adanya kemiripan tekstur kulit mentimun antara yang matang dengan yang belum matang mengakibatkan orang kesulitan dalam mengidentifikasi mentimun matang dari segi ciri tekstur kulit buah dan penilaian manusia yang bersifat subyektif terhadap tingkat kematangan buah mentimun menyebabkan penilaian tingkat kematangan mentimun berbeda dari satu penilai dengan penilai yang lainnya. Dari permasalahan tersebut, sehingga dilakukan penelitian untuk mendeteksi kematangan mentimun berdasarkan tekstur kulit buah. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode statistik dengan parameter ciri yaitu Mean (μ), Variance (σ^2), Skewness (α_(3 )), Kurtosis (α_(4 )), dan Entropy (H) sebagai metode untuk mengenali kematangan mentimun dari segi tekstur kulit buah dan untuk mengetahui nilai akurasi setelah sistem diuji. Citra pepaya diambil menggunakan kamera digital dan diproses menggunakan algoritma pengolahan citra. Algoritma pengolahan citra dikembangkan menggunakan 150 pepaya dari tiga tingkat ketuaan berdasar umur petik. JST yang digunakan untuk pendugaan tingkat ketuaan terdiri dari tiga lapisan yaitu masukan, lapisan tersembunyi dan keluaran. Masukan yang digunakan adalah data pengolahan citra digital. Keluaran JST adalah tingkat ketuaan buah pepaya. Hasil training yang dilakukan dengan 10000 iterasi, konstanta momentum 0.5, konstanta laju pembelajaran 0.6 dan konstanta fungsi aktivasi 1 dengan 3 lapisan tersembunyi menghasilkan RMSE sebesar 0.006446, ketepatan antara data aktual dengan data dugaan JST mencapai 100%. Sedangkan Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan 20 sampel yang terdiri dari 10 citra mentimun matang dan 10 citra mentimun belum matang menunjukkan bahwa hasil untuk pengujian mentimun matang mencapai 70%, sedangkan untuk mentimun belum matang mencapai 80%. Secara keseluruhan tingkat keberhasilan aplikasi pengolahan citra untuk identifikasi kematangan mentimun berdasarkan tekstur kulit buah dengan metode ekstraksi ciri statistik yaitu sebesar 75%.


References


Anggraeni, Nur Tyas. 2012. Sistem Identifikasi Citra Jenis Cabai(Capsicum annum L) MenggunakanMetodeKlasifikasiCity Block Distance. Skripsi. Program Studi Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan.

Arief, Siska Riantini. 2011. Analisis Tekstur dan Ekstraksi Ciri, Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Bandung.avalaible at: http://www.ittelkom.ac.id/.

Budiningsih, Rahayu. 2013. Aplikasi Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Mutu Buah Berdasarkan Kerusakan Jeruk Mengunakan Metode Thresholding. Skripsi. Yogyakarta: Program Studi Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan.

Fadlil, Abdul. 2012. Modul Kuliah Pengenalan Pola. Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta.

Hasan, Talib Hashim. 2005. Belajar Sendiri Dasar-Dasar Pemrograman Matlab Lengkap Disertai Teori dan Aplikasi. Yogyakarta : Gava Media.

Kadir, Abdul dan Adhi Susanto. 2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta : ANDI.

Kementerian pertanian. 2008. Artikel Budidaya dan Klasifikasi Varietas Mentimun. Melalui: http://cybex.deptan.go.id/Timun.

Munir, Rinaldi. 2004. Pengolahan Citra Digital dengan pendekatan Algoritmik. Bandung : Informatika.

Dirjen Hortikultura. 2005. SOP Pepaya Bogor. Departemen Pertanian. Jakarta.

Damiri. D.J. U. Ahmad dan Suroso. 2004. Identifikasi Tingkat Ketuaan dan Kematangan Jeruk Lemon (Citrus Medica) Menggunakan Pengolahan Citra dan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Keteknikan Pertanian Vol 18. No. 1 : 48-60.

Hardinsyah, dan D. Briawan. 1994. Pemilihan dan Perencanaan Konsumsi Pangan. Jurusan Gizi Masyarakat dan Sumberdaya Keluarga. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor. 134 hal.

Fausett, L. 1994. Fundamentals Of Neural Network Architectures : Algorithm and Applications, Prentice-Hall, Inc.

Haralick, RM., K. Shanmugam and I. Dinstein. 1973. Textural Features For Image Classification, IEEE Transaction On System, Man and Cybernetics. 3(6): 610 – 621.

Jain R., R. kasturi and BG. Schunck. 1995. Machine Vision. McGraw-Hill Book, Inc. New York. USA.

Nurhasanah, A. Suroso dan U. Ahmad. 2005. Identifikasi Tingkat Ketuaan dan Kematangan Manggis Menggunakan Pengolahan Citra dan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Keteknikan Pertanian Vol 19. No. 3 : 211-220.

Pantastico Er. B. 1989. Fisiologi Pascapanen, Penanganan dan Pemanfaatan Buah¬-buahan dan Sayur-sayuran Tropika dan Subtropika. Penerjemah: Kamariyani dan Tjitrosoepomo G. Gadjah Mada University Press


Refbacks

  • There are currently no refbacks.