PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic
Vol 4 No 2 (2016): September 2016

IDENTIFIKASI RASA BUAH MANGGA GEDONG GINCU CIREBON BERDASARKAN CITRA RED-GREEN-BLUE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

Yuliana, Upi (Unknown)
Whidhiasih, Retno Nugroho (Unknown)
Maimunah, Maimunah (Unknown)



Article Info

Publish Date
24 Feb 2018

Abstract

ABSTRACT This study aims to identify the image of Gedong Gincu mango based RGB image using Backpropagation ANN. Data used are 90 images of Gedong Gincu Mango. Then the image of Gedong Gincu Mango were split into two groups of data which unkwon to each other, the training data and data testing. Data training is 75 consist of 25 acid class data, 25 medium class data and the remaining is 25 sweet data. Data testing is 15 which consist of 5 acid class data, 5 medium class data and 5 sweet class data. In this study, the parameters used are the learning rate of 0.1, with a number of epoch as many as 2500, the value of MSE (error) is 0.0001 and with variations in the number of hidden layers that will be tested as much as 2, 5, 10, 15, 20, and 25 neurons. With these parameters will be able to identify a class of Gedong Gincu mango with a success rate of 66.6% in 2500 with a variation epoch, neuron number is 2, the value of MSE (error) of 0,269 and at the 35th second. Keyword : Identification,Neural Network, Gedong Gincu Mango ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi citra buah mangga gedong gincu berdasarkan citra RGB menggunakan JST Backpropagation. Data yang digunakan berjumlah 90 citra buah mangga gedong gincu. Lalu citra buah mangga gedong gincu tersebut dibagi menjadi dua kelompok data yang saling asing, yaitu data training dan data testing. Data training berjumlah 75 data yang terdiri dari 25 data kelas asam, 25 data kelas sedang dan 25 data kelas manis. Data testing berjumlah 15 data yang terdiri dari 5 data kelas asam, 5 data kelas sedang dan 5 data kelas manis. Pada penelitian ini parameter yang digunakan yaitu dengan laju pembelajaran sebesar 0.1, dengan jumlah epoch sebanyak 2500, nilai MSE (error) sebesar 0.0001 dan dengan variasi jumlah lapisan tersembunyi yang akan dicobakan sebanyak 2, 5, 10, 15, 20, dan 25 neuron. Dengan parameter tersebut mampu mengidentifikasi kelas buah mangga gedong gincu dengan tingkat keberhasilan sebesar 66,6% pada epoch 2500 dengan variasi jumlah neuron 2, nilai MSE(error) sebesar 0.269 dan pada detik ke 35. Keywords: Identifikasi, Jaringan Syaraf Tiruan, Mangga Gedong Gincu

Copyrights © 2016






Journal Info

Abbrev

piksel

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Description

Jurnal PIKSEL diterbitkan oleh Universitas Islam 45 Bekasi untuk mewadahi hasil penelitian di bidang komputer dan informatika. Jurnal ini pertama kali diterbitkan pada tahun 2013 dengan masa terbit 2 kali dalam setahun yaitu pada bulan Januari dan September. Mulai tahun 2014, Jurnal PIKSEL mengalami ...