Sistem Pengenalan Buah menggunakan Metode Artificial Neural Network BackPropagation Studi Kasus: Mangga Gedong Gincu

Authors

  • Fanny Fanny

DOI:

https://doi.org/10.26418/justin.v11i4.68234

Keywords:

Pengenalan Buah, Back Propagation Neural Network, Mangga Gedong Gincu, Klasifikasi Mangga

Abstract

Kebutuhan akan buah yang segar menjadi hal yang penting bagi manusia untuk mendapatkan makanan yang sehat. Seringkali kita tidak mengetahui cara membedakan buah yang sudah matang atau belum. Bahkan tidak semua penjual buah mengetahui perbedaan itu secara pasti. Berdasarkan permasalahan akan kebutuhan ini, penelitian ini dibuat untuk memudahkan seseorang untuk membedakan buah yang sudah matang dan belum, selain itu lebih lanjut penelitian ini juga membedakan buah yang ukurannya normal ataupun tidak normal (terlalu kecil atau terlalu besar). Untuk pengenalan buah ini, penelitian ini menggunakan BackPropagation Neural Network untuk machine learning nya dan menggunakan aspek RGB dan ukuran mangga sebagai data training. Hasil yang didapatkan dari metode ini adalah akurasi sebesar 83% dari 6 data set testing dengan 1 data testing mendapatkan hasil prediksi yang salah.

References

Agnes, M., Tambunan, N., Luhur Prasasti, A., & Septiawan, R. R. (2021). Implementasi Fuzzy Inference System Untuk Prediksi Tingkat Kematangan Dan Bobot Buah Pepaya Fuzzy Inference System Implementation for Weight and Ripeness Prediction of Papaya. E-Proceeding of Engineering, 8(6).

Azrita, M. W., Ahmad, U., & Darmawati, E. (2020). Rancangan Kemasan dengan Indikator Warna untuk Deteksi Tingkat Kematangan Buah Alpukat. Jurnal Keteknikan Pertanian, 7(2). https://doi.org/10.19028/jtep.07.2.155-162

Chan, A., Liem, P., Wong, N. P., & Gunawan, T. (2014). Segmentasi Buah Menggunakan Metode K-Means Clustering dan Identifikasi Kematangannya Menggunakan Metode Perbandingan Kadar Warna. Jurnal SIFO Mikroskil, 15(2). https://doi.org/10.55601/jsm.v15i2.156

Ramadhan, A., & Fadillah, N. (2019). Deteksi Foreground Dan Background Pada Kematangan Buah Dipohon Menggunakan Metode K-Means Clustering. Paradigma - Jurnal Komputer Dan Informatika, 21(1). https://doi.org/10.31294/p.v21i1.5106

Pardede, J., Husada, M. G., Hermana, A. N., & Rumapea, S. A. (2019). Fruit Ripeness Based on RGB, HSV, HSL, L∗a∗b∗ Color Feature Using SVM. 2019 International Conference of Computer Science and Information Technology, ICoSNIKOM 2019. https://doi.org/10.1109/ICoSNIKOM48755.2019.9111486

Astrianda, N. (2020). Klasifikasi Kematangan Buah Tomat Dengan Variasi Model Warna Menggunakan Support Vector Machine. VOCATECH: Vocational Education and Technology Journal, 1(2). https://doi.org/10.38038/vocatech.v1i2.27

Masuda, K., Suzuki, M., Baba, K., Takeshita, K., Suzuki, T., Sugiura, M., Niikawa, T., Uchida, S., & Akagi, T. (2021). Noninvasive diagnosis of seedless fruit using deep learning in persimmon. Horticulture Journal, 90(2). https://doi.org/10.2503/hortj.UTD-248

Gedeon, T. (1999). Additive neural networks and periodic patterns. Neural Networks, 12(4–5). https://doi.org/10.1016/S0893-6080(99)00023-4

Mittal, G. S. (2019). Artificial neural network based process modeling. In Handbook of Farm, Dairy and Food Machinery Engineering. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-814803-7.00021-X

Lillicrap, T. P., Santoro, A., Marris, L., Akerman, C. J., & Hinton, G. (2020). Backpropagation and the brain. Nature Reviews Neuroscience, 21(6). https://doi.org/10.1038/s41583-020-0277-3

Supriyanto, S., Sunardi, S., & Riadi, I. (2022). Pengaruh Nilai Hidden layer dan Learning rate Terhadap Kecepatan Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer), 6(1). https://doi.org/10.26798/jiko.v6i1.508

Bolouri, H. (1995). Book Review: Fundamentals of Neural Networks — Architectures, Algorithms, and Applications: L. FAUSETT. The International Journal of Electrical Engineering & Education, 32(3). https://doi.org/10.1177/002072099503200320

sCho, W. H., Kim, S. K., Na, M. H., & Na, I. S. (2021). Fruit Ripeness Prediction Based on DNN Feature Induction from Sparse Dataset. Computers, Materials and Continua, 69(3), 4003–4024. https://doi.org/10.32604/cmc.2021.018758

Helsaputra, A., Luhur Prasasti, A., & Septiawan, R. R. (2021). Implementasi Deep Learning Untuk Prediksi Tingkat Kematangan Dan Bobot Buah Pepaya Deep Learning Implementation for Weight and Ripeness Prediction of Papaya. E-Proceeding of Enginering : Vo.8, No.6 Desember 2021, 8(6), 11993.

Hendrick, Efrizon, Yultrisna, Humaira, Botto-Tobar, M., & Silvia, Y. (2022). E-Nose Application for Detecting Banana Fruit Ripe Levels Using Artificial Neural Network Backpropagation Method. International Journal of Data Science, 3(1). https://doi.org/10.18517/ijods.3.1.11-18.2022

al Riza, D. F., Rulin, C., Tun, N. T. T., Yi, P. P. L., Thwe, A. A., Myint, K. T., & Kondo, N. (2023). Mango (Mangifera indica cv. Sein Ta Lone) ripeness level prediction using color and textural features of combined reflectance-fluorescence images. Journal of Agriculture and Food Research, 11. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2022.100477

Downloads

Published

2023-10-09

Issue

Section

Articles