Prapto Tri Suprio
Institut Pertanian Bogor

Published : 2 Documents
Articles

Found 2 Documents
Search

Klasifikasi Kematangan Buah Manggis Ekspor dan Lokal Berdasarkan Warna dan Tekstur Menggunakan Fuzzy Neural Network Whidhiasih, Retno Nugroho; Guritman, Sugi; Suprio, Prapto Tri
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 1, No 2 (2012)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (206.403 KB)

Abstract

Fuzzy neural network (FNN) memiliki kemampuan untuk melakukan klasifikasi terhadap suatu pola yang berada di dalam dua kelas yang tidak dapat diklasifikasi menggunakan model klasifikasi klasik neural network (NN). Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi buah manggis segar secara non-destruktif dengan menggunakan FNN. FNN yang dipakai menggunakan derajat keanggotaan pada neuron output sebagai target pembelajaran. Parameter input yang digunakan adalah komponen warna hasil dari pengolahan citra yang mempunyai pengaruh terhadap tahap kematangan buah manggis dan tekstur. Hasil pemodelan FNN menjadi 2 kelas target klasifikasi (ekspor dan lokal) mendapatkan model terbaik dengan fitur penduga indeks warna merah, hijau, biru, value, a*, u*, v*, dan entropi dengan 5 neuron pada lapisan tersembunyi. Perbandingan persentase akurasi model FNN dan NN ialah 90:90, dengan perbandingan kemampuan pengenalan terhadap kelas ekspor dan lokal ialah 92:100 dan 89:75.Kata kunci: fuzzy neural network, klasifikasi, manggis, non-destructive grading, pengenalan pola
Klasifikasi Kematangan Buah Manggis Ekspor dan Lokal Berdasarkan Warna dan Tekstur Menggunakan Fuzzy Neural Network Whidhiasih, Retno Nugroho; Guritman, Sugi; Suprio, Prapto Tri
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 1, No 2 (2012)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (206.403 KB) | DOI: 10.29244/jika.1.2.71-77

Abstract

Fuzzy neural network (FNN) memiliki kemampuan untuk melakukan klasifikasi terhadap suatu pola yang berada di dalam dua kelas yang tidak dapat diklasifikasi menggunakan model klasifikasi klasik neural network (NN). Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi buah manggis segar secara non-destruktif dengan menggunakan FNN. FNN yang dipakai menggunakan derajat keanggotaan pada neuron output sebagai target pembelajaran. Parameter input yang digunakan adalah komponen warna hasil dari pengolahan citra yang mempunyai pengaruh terhadap tahap kematangan buah manggis dan tekstur. Hasil pemodelan FNN menjadi 2 kelas target klasifikasi (ekspor dan lokal) mendapatkan model terbaik dengan fitur penduga indeks warna merah, hijau, biru, value, a*, u*, v*, dan entropi dengan 5 neuron pada lapisan tersembunyi. Perbandingan persentase akurasi model FNN dan NN ialah 90:90, dengan perbandingan kemampuan pengenalan terhadap kelas ekspor dan lokal ialah 92:100 dan 89:75.Kata kunci: fuzzy neural network, klasifikasi, manggis, non-destructive grading, pengenalan pola