IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT BERDASARKAN WARNA MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) - Sella Kusumaningtyas; Rosa Andrie Asmara (Jurnal Informatika Polinema, 2016)
Proses pemilihan produk hasil pertanian dan perkebunan umumnya sangat bergantung pada presepsi manusia terhadap komposisi warna yang dimiliki citra yaitu buahbuahan. Cara manual dilakukan berdasarkan pengamatan visual secara langsung pada buah yang akan diklasifikasi. Identifikasi dengan cara ini memiliki beberapa kelemahan diantaranya adalah waktu yang dibutuhkan relatif lama serta menghasilkan produk yang beragam karena adanya keterbatasan visual manusia, tingkat kelelahan dan perbedaan persepsi tentang mutu buah. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk memilah produk pertanian dan perkebunan tersebut secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Identifikasi kematangan buah tomat ini menerapkan metode pembelajaran Perceptron. Pendukung identifikasi menggunakan bantuan media webcam sebagai pengambilan gambar tomat yang dibuat histogram warnanya kemudian diidentifikasi menggunakan jaringan syaraf tiruan agar komputer dapat memperoleh informasi citra dan dapat mengetahui jenis kematangan buah tersebut. Tingkat keberhasilan identifikasi kematangan buah tomat yang didapatkan menggunakan metode pembelajaran perceptron dengan tingkat keberhasilan 43,33%. Dari hasil identifikasi yang diperoleh menghasilkan 3 output yaitu Mentah 10%, Setengah Matang 6,66%, dan Matang 26,66%.