Analisis Distribusi Intensitas RGB Citra Digital untuk Klasifikasi Kualitas Biji Jagung menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Abstrak: Telah dilakukan
penelitian dan pembuatan program komputer berbasis jaringan syaraf tiruan
backpropagation yang bertujuan untuk mengklasifikasikan kualitas biji jagung
berdasarkan pada pola distribusi intensitas RGB citra digital biji jagung
tersebut. Dalam penelitian ini, kualitas biji jagung terklasifikasi dalam 4
kelompok, yaitu biji busuk, biji berjamur, biji normal, dan biji rusak. Jumlah
sampel yang digunakan adalah 120 sampel untuk pelatihan dan 80 sampel untuk
pengujian. Urutan tahapan penelitian adalah sebagai berikut: filterisasi citra
digital dengan median filter, ekualisasi dengan histogram adaptif, ekstraksi
indeks warna RGB untuk ketiga intensitas warna RGB, dan penghitungan mean dan
standard deviasi untuk masing-masing indeks warna RGB tersebut. Selanjutnya
dari pola mean dan standard deviasi ketiga indeks warna RGB dapat digunakan
untuk mengenali kualitas biji jagung menggunakan metode jaringan syaraf tiruan
backpropagation. Dalam penelitian ini, jaringan syaraf menggunakan fungsi
aktivasi log-sigmoid dan dapat mengenali pola secara optimal bila digunakan
1500 iterasi, 500 neuron, 4 hidden layer, 4 output layer, dan laju pembelajaran
0,01. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa jaringan syaraf tiruan yang telah
dibuat ternyata mempunyai tingkat akurasi rata-rata sebesar 100% pada proses
pelatihan dan sebesar 73,75% pada proses pengujian.
KATA KUNCI: Corn seeds
quality, RGB color index, The mean and standard deviation pattern,
Backpropagation neural network
Penulis: M. Arief Bustomi dan
Ahmad Zaki Dzulfikar
Kode Jurnal: jpfisikadd140138
