Klasifikasi Kualitas Biji Kopi Ekspor Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation

  • MEYLANIE OLIVYA Politeknik Negeri Ujung Pandang
    (ID)
  • EDDY TUNGADI Politeknik Negeri Ujung Pandang
    (ID)
  • NOVYANTI BUA’ RANTE Politeknik Negeri Ujung Pandang
    (ID)

Abstract

Klasifikasi kualitas biji kopi, khususnya pada PT. Sulotco Jaya Abadi, menggunakan teknik sortasi manual dengan mengambil sampel dan melakukan observasi sesuai format yang disediakan. Teknik tersebut memiliki beberapa kelemahan, yaitu lamanya waktu yang diperlukan untuk memilah jenis biji yang baik, serta lemahnya mata manusia yang jika bekerja terlalu lama akan mengurangi kualitas penilaian biji kopi. Oleh karena itu, diperlukan sebuah aplikasi yang dapat membantu melakukan klasifikasi biji kopi secara otomatis menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation. Pengujian terhadap 10 citra biji kopi, diperoleh tingkat akurasi sebesar 80%. Pengujian pengaruh jumlah input terhadap akurasi, diperoleh tingkat akurasi sebesar 74% pada 8 input.

 

Kata Kunci: Klasifikasi kualitas, citra biji kopi, Jaringan Saraf Tiruan Backpropagasi

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

MEYLANIE OLIVYA, Politeknik Negeri Ujung Pandang

Teknik Komputer dan Jaringan, Politeknik Negeri Ujung Pandang

EDDY TUNGADI, Politeknik Negeri Ujung Pandang
Teknik Komputer dan Jaringan, Politeknik Negeri Ujung Pandang
NOVYANTI BUA’ RANTE, Politeknik Negeri Ujung Pandang
Teknik Komputer dan Jaringan, Politeknik Negeri Ujung Pandang

References

Adi, K. 2003.Perancangan dan Realisasi Sistem Ekstraksi Ciri Sidik Jari Berbasis Algoritma Filterbank Gabor.UNDIP.

Cahyono, B. 2013. Penggunaan Software Matrix Laboratory (Matlab) dalam Pembelajaran Aljabar Linear.

Cilimkovic, M. 2011 Neural Networks and Back Propagation Algorithm. Irlandia: Institute of Technology Blanchardstown

Elisa. 2011. Artificial Neural Network, Neuron, 36, pp. 1–27. Available at: http://leenissen.dk/fann/wp/.

Ghozali, M. I. 2016. Rantai Pasok Beras pada Bulog Berbasis Neural Network. Universitas Muria Kudus.

Noor, M.Helmy, Hariadi, M. 2009. Image Cluster Berdasarkan Warna untuk Identifikasi Kematangan Buah Tomat dengan Metode Valley Tracing. Surabaya: Teknik Elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Pamungkas, A. 2017. Ekstraksi Ciri Citra Digital. Pemrograman Matlab. Diakses 26 Juni.https://pemrogramanmatlab.com/pengolahan-citra-digital/ekstraksi-ciri-citra-digital/

Risamasu, D. E. P. 2017. Identifikasi Bentuk Biji Kopi Menggunakan Deskriptor Bentuk Dasar dan Jaringan Saraf Tiruan. Skripsi. Yogyakarta: Teknik Informatika Unibersitas Sanata Dharma.

Siang, J. J. 2005. Jaringan Saraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Offse

Standar Nasional Indonesia Tentang Biji Kopi.2008. BSNI.

Published
2018-10-18
Section
Volume 3 Nomor 2 Oktober 2018
Abstract viewed = 1106 times