Klasifikasi Kematangan Buah Manggis Ekspor dan Lokal Berdasarkan Warna dan Tekstur Menggunakan Fuzzy Neural Network

  • Retno Nugroho Whidhiasih Institut Pertanian Bogor
  • Sugi Guritman Institut Pertanian Bogor
  • Prapto Tri Suprio Institut Pertanian Bogor

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

Author Biographies

Sugi Guritman, Institut Pertanian Bogor
Departemen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor
Prapto Tri Suprio, Institut Pertanian Bogor
Departemen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor
Published
2012-11-01
Section
Articles