Optimalisasi Identifikasi Sayuran Jenis Umbi berbasis Morfologi dan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Mendukung Ketahanan Pangan Nasional - Kuswardono, Danang; Aisyah, Siti; Bastian, Henry; Puji Prabowo, dwi; Anggi Pramunendar, Ricardus (Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 2025)
Ketahanan pangan nasional menjadi tantangan strategis yang perlu dihadapisecara inovatif, terutama dalam konteks diversifikasi pangan dan pemanfaatansumber daya lokal seperti sayuran jenis umbi. Kentang, ubi jalar, dan talasmerupakan komoditas potensial sebagai sumber karbohidrat alternatif. Namun,identifikasi varietas umbi di lapangan masih bergantung pada metode manual yangbersifat subjektif, lambat, dan membutuhkan tenaga ahli.Penelitian ini selaras dengan target nasional seperti peningkatan skor GFSI dari 64 (2020) menjadi 69,8 (2024), serta skor Pola Pangan Harapan (PPH) dari 90,4 menjadi 95,2. Inovasi ini diharapkan menjadi kontribusi nyata dalam mendukung ketahanan pangan berkelanjutan melalui integrasi teknologi AI di sektor pertanian. Berbagai studi menunjukkan bahwa teknologi pengolahan citra digital berbasiskecerdasan buatan seperti Artificial Neural Network (ANN) dan Convolutional NeuralNetwork (CNN) efektif untuk klasifikasi morfologi tanaman secara otomatis danakurat. Dalam konteks tersebut, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistemidentifikasi varietas sayuran jenis umbi berbasis morfologi visual dan jaringan syaraftiruan, yang dioptimalkan untuk kondisi lokal dan dapat diimplementasikan padaperangkat berspesifikasi rendah. Pengolahan data citra akan menggunakan percobaan pembagian holdout validation dan k-fold validation yang nantinya hasil dari percobaan tersebut akan digunakan dalam dalam menguji data mentah uji tunggal. Hasil dari percobaan tersebut diketahui bahwa Hasil dari beberapa percobaan diatas diketahui bahswa Backpropagation Neural Network berhasil digunakan dalam mengidentifikasi data citra hasil umbi. Backpropagation Neural Network yang dilakukan berhasil dengan Nilai rata-rata akurasi tertinggi untuk traingdx pada neuron 40 adalah 95,02%, sementara untuk trainlm akurasi terbaik tercapai pada neuron 20 dengan nilai 94,97%