Pengaruh Cahaya dan Kualitas Citra dalam Klasifikasi Kematangan Pisang Cavendish Berdasarkan Ciri Warna Menggunakan Artificial Neural Network
DOI:
https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1396Keywords:
Intensitas Cahaya, Kualitas Citra, Kematangan Pisang, Artificial Neural Network.Abstract
Buah pisang merupakan komoditas yang memberikan kontribusi besar terhadap angka produksi buah nasional maupun internasional. Pemerintah melalui Badan Standarisasi Nasional menetapkan standar untuk buah pisang, menjaga mutu buah pisang. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisa pengaruh cahaya dan kualitas citra dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah pisang berdasarkan ciri warna buah pisang di Kebun Pisang Cavendish kabupaten banyumas jawa tengah sesuai dengan SNI 7422:2009[1]. Pisang yang terdapat di Kebun Pisang Cavendish ini beraneka ragam kualitas, sebagai buah lokal yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan memiliki potensi pasar yang masih terbuka luas, pisang menjadi salah satu komoditas buah-buahan yang dapat diandalkan. Permasalahan yang sering ditemukan selain resource dan ketelitian yakni kurang tepatnya dan kurang pengetahuannya karyawan dalam membedakan tingkat kematangan pisang terutama karyawan baru. Artificial Neural Network digunakan sebagai metode dalam proses pengklasifikasian. Dataset pada penelitian ini adalah 80 citra buah pisang yang diambil per tandan terdiri dari 40 tandan citra pisang Cavendish yang diambil di pagi hari dengan kualitas citra bagus 20 dan kualitas citra tidak bagus 20, 40 tandan citra pisang Cavendish yang diambil di sore hari dengan kualitas citra bagus 20 dan kualitas citra tidak bagus 20. Tingkat kematangan pisang pada penelitian ini yaitu mentah dan matang. pengujian menghasilkan Akurasi tertinggi dalam proses klasifikasi kategori buah pisang cavendish menggunakan epoch 5000, goal 0.0001 dan learning rate 0.1 dengan jumlah akurasi sebesar 100% dengan model trainlm dan waktu 1.6 detik.
Downloads
Download data is not yet available.
References
[1] I. Najiah, I. Hariyanti, A. R. Sanjaya, A. R. Sanjaya, K. P. Celak, and D. K. Pisang, “Deteksi Jenis dan Kematangan Pisang Menggunakan Metode Extreme Learningâ€, Journal Responsif, vol. 2, no. 2, pp. 232–242, Agustus, 2020.
[2] Y. Zhang, J. Gao, and H. Zhou, “Breeds Classification with Deep Convolutional Neural Network,†Association for Computing Machinery, February 15–17, February, 2020.
[3] Q. Zhang, M. Zhang, T. Chen, Z. Sun, Y. Ma, and B. Yu, “Recent Advances in Convolutional Neural Network Accelerationâ€, Neurocomputing, July, 2018.
[4] F. Emmert-Streib, Z. Yang, H. Feng, S. Tripathi, and M. Dehmer, “An Introductory Review of Deep Learning for Prediction Models With Big Data,†Journal Frontiers in Artificial Intelligence, vol. 3, no. 2, pp. 1–23, Februari,2020.
[5] N. Augustien, N. Triani, Sukendah, N. Budi, and Rahayuningsih, “Aklimatisasi Plantlet Pisang Cavendish ( Musa TANAM Cavendish Banana ( Musa acuminata )†,Gontor AGROTECH Science Journal, vol. 5, no. 2, pp. 111–126, Desember 2020.
[6] H. H. Setiawan, “Klasifikasi Jenis Buah Pisang Dengan Image Processing Menggunakan Methode Classification Of Type Of Banana Fruits With Image Processing Using Backpropagation Method,†Univ. Sanata Dharma, 2018.
[7] Indarto and Murinto, “Deteksi Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Pisang Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS,†Journal JUITA J. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 15–21, Mei, 2017.
[8] D. Yulianto, R. N. Whidhiasih, and M. Maimunah, “Klasifikasi Tahap Kematangan Pisang Ambon Berdasarkan Warna Menggunakan Naive Bayes,†Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, Sistem Embedded & Logic., vol. 5, no. 2, pp. 60–67, ,Desember, 2018.
[9] N. N. Yusuf Eka Yana, “Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Fitur Warna, Tekstur, Bentuk Citra Menggunakan SVM dan KNN,†Journal of Computer, Information System & Technology Management., vol. 4, no. 1, p. 5, November, 2021.
[10] M. B. Sholahuddin, “Analisa Perubahan Warna Hsv Pada Pengolahan Citra Terhadap Intensitas Cahaya Sebagai Dasar Penerapan Masukan Kontrol Automatic Stacking Crane,†Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017, pp 33-42.
[11] A. Ridho, S. Aryanto, K. Marzuki, and M. M. Dewi, “Konsep Desain Proses Website Edukasi Matematika Bangun Ruang dengan Teknologi 3D Interaktif,†Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia,pp. 36-78, 4 Februari ,2017.
[12] F. Timorremboko and O. T. Karya, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Kendali Lampu Sorot Mobil Adaptif Berbasis Python,†Journal Teknologi Elektro (JTE), Vol. 11, No. 03, pp. 142-147, September, 2020.
[13] Adi Pamungkas, “Ekstraksi Ciri Citra,†https://pemrogramanmatlab.com, 2019. https://pemrogramanmatlab.com/ pengolahan-citra-digital/ekstraksi-ciri-citra-digital/.
[14] J. Jamaludin, C. Rozikin, and A. S. Y. Irawan, “Klasifikasi Jenis Buah Mangga dengan Metode Backpropagationâ€, Jurnal Ilmiah Elektroteknika, vol. 20, no. 1, pp. 1–12, April, 2021.
[16] I. Sabilla, Ahmad, “Arsitektur Convolutional Neural Network (Cnn) untuk Klasifikasi Jenis Dan Kesegaran Buah Pada Neraca Buah,†Institut Teknologi Sepuluh Nopember, pp. 1–119, 2020.
[17] A. Gide, “Computational Discrete And Geometry,†Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952., pp. 5–24, 2018.
[18] L. J. Catania, Å ,"Understanding Artificial Intelligence (AI), Fundamentals,Use Cases and Methods for a Corporate AI Journey, Springer, pp. 68-76, 2021.
[2] Y. Zhang, J. Gao, and H. Zhou, “Breeds Classification with Deep Convolutional Neural Network,†Association for Computing Machinery, February 15–17, February, 2020.
[3] Q. Zhang, M. Zhang, T. Chen, Z. Sun, Y. Ma, and B. Yu, “Recent Advances in Convolutional Neural Network Accelerationâ€, Neurocomputing, July, 2018.
[4] F. Emmert-Streib, Z. Yang, H. Feng, S. Tripathi, and M. Dehmer, “An Introductory Review of Deep Learning for Prediction Models With Big Data,†Journal Frontiers in Artificial Intelligence, vol. 3, no. 2, pp. 1–23, Februari,2020.
[5] N. Augustien, N. Triani, Sukendah, N. Budi, and Rahayuningsih, “Aklimatisasi Plantlet Pisang Cavendish ( Musa TANAM Cavendish Banana ( Musa acuminata )†,Gontor AGROTECH Science Journal, vol. 5, no. 2, pp. 111–126, Desember 2020.
[6] H. H. Setiawan, “Klasifikasi Jenis Buah Pisang Dengan Image Processing Menggunakan Methode Classification Of Type Of Banana Fruits With Image Processing Using Backpropagation Method,†Univ. Sanata Dharma, 2018.
[7] Indarto and Murinto, “Deteksi Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Pisang Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS,†Journal JUITA J. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 15–21, Mei, 2017.
[8] D. Yulianto, R. N. Whidhiasih, and M. Maimunah, “Klasifikasi Tahap Kematangan Pisang Ambon Berdasarkan Warna Menggunakan Naive Bayes,†Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, Sistem Embedded & Logic., vol. 5, no. 2, pp. 60–67, ,Desember, 2018.
[9] N. N. Yusuf Eka Yana, “Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Fitur Warna, Tekstur, Bentuk Citra Menggunakan SVM dan KNN,†Journal of Computer, Information System & Technology Management., vol. 4, no. 1, p. 5, November, 2021.
[10] M. B. Sholahuddin, “Analisa Perubahan Warna Hsv Pada Pengolahan Citra Terhadap Intensitas Cahaya Sebagai Dasar Penerapan Masukan Kontrol Automatic Stacking Crane,†Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017, pp 33-42.
[11] A. Ridho, S. Aryanto, K. Marzuki, and M. M. Dewi, “Konsep Desain Proses Website Edukasi Matematika Bangun Ruang dengan Teknologi 3D Interaktif,†Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia,pp. 36-78, 4 Februari ,2017.
[12] F. Timorremboko and O. T. Karya, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Kendali Lampu Sorot Mobil Adaptif Berbasis Python,†Journal Teknologi Elektro (JTE), Vol. 11, No. 03, pp. 142-147, September, 2020.
[13] Adi Pamungkas, “Ekstraksi Ciri Citra,†https://pemrogramanmatlab.com, 2019. https://pemrogramanmatlab.com/ pengolahan-citra-digital/ekstraksi-ciri-citra-digital/.
[14] J. Jamaludin, C. Rozikin, and A. S. Y. Irawan, “Klasifikasi Jenis Buah Mangga dengan Metode Backpropagationâ€, Jurnal Ilmiah Elektroteknika, vol. 20, no. 1, pp. 1–12, April, 2021.
[16] I. Sabilla, Ahmad, “Arsitektur Convolutional Neural Network (Cnn) untuk Klasifikasi Jenis Dan Kesegaran Buah Pada Neraca Buah,†Institut Teknologi Sepuluh Nopember, pp. 1–119, 2020.
[17] A. Gide, “Computational Discrete And Geometry,†Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952., pp. 5–24, 2018.
[18] L. J. Catania, Å ,"Understanding Artificial Intelligence (AI), Fundamentals,Use Cases and Methods for a Corporate AI Journey, Springer, pp. 68-76, 2021.
Downloads
Published
2021-11-27
Issue
Section
Articles
How to Cite
[1]
A. D. Putro and A. Hermawan, “Pengaruh Cahaya dan Kualitas Citra dalam Klasifikasi Kematangan Pisang Cavendish Berdasarkan Ciri Warna Menggunakan Artificial Neural Network”, MATRIK, vol. 21, no. 1, pp. 215–228, Nov. 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1396.
Similar Articles
- Bambang Suprihatin, Yuli Andriani, Fauziah Nuraini Kurdi, Anita Desiani, Ibra Giovani Dwi Putra, Muhammad Akmal Shidqi, Lungs X-Ray Image Segmentation and Classification of Lung Disease using Convolutional Neural Network Architectures , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 1 (2023)
- Ahmad Ashril Rizal, Siti Soraya, Multi Time Steps Prediction dengan Recurrent Neural Network Long Short Term Memory , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 1 (2018)
- Indah Eka Yulia Sari, Mhd Furqan, Sriani Sriani, Penerapan Metode Otsu dalam Melakukan Segmentasi Citra pada Citra Naskah Arab , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
- Susandri Susandri, Ahmad Zamsuri, Nurliana Nasution, Yoyon Efendi, Hiba Basim Alwan, The Mitigating Overfitting in Sentiment Analysis Insights from CNN-LSTM Hybrid Models , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 2 (2025)
- Willy Riyadi, Jasmir Jasmir, Performance Prediction of Airport Traffic Using LSTM and CNN-LSTM Models , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
- Rizky Hafizh Jatmiko, Yoga Pristyanto, Investigating The Effectiveness of Various Convolutional Neural Network Model Architectures for Skin Cancer Melanoma Classification , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 1 (2023)
- Fitra Ahya Mubarok, Mohammad Reza Faisal, Dwi Kartini, Dodon Turianto Nugrahadi, Triando Hamonangan Saragih, Gender Classification of Twitter Users Using Convolutional Neural Network , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 1 (2023)
- Bambang Krismono Triwijoyo, Ahmat Adil, Anthony Anggrawan, Convolutional Neural Network With Batch Normalization for Classification of Emotional Expressions Based on Facial Images , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- sayuti rahman, Marwan Ramli, Arnes Sembiring, Muhammad Zen, Rahmad B.Y Syah, Normalization Layer Enhancement in Convolutional Neural Network for Parking Space Classification , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 3 (2024)
- Miftahuddin Fahmi, Anton Yudhana, Sunardi Sunardi, Image Processing Using Morphology on Support Vector Machine Classification Model for Waste Image , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
You may also start an advanced similarity search for this article.
Most read articles by the same author(s)
- Muhammad Rizki, Arief Hermawan, Donny Avianto, Learning Accuracy with Particle Swarm Optimization for Music Genre Classification Using Recurrent Neural Networks , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 2 (2024)
- Arief Hermawan, Adityo Permana Wibowo, Akmal Setiawan Wijaya, The Improvement of Artificial Neural Network Accuracy Using Principle Component Analysis Approach , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 1 (2022)
.png)
