Identifikasi Jenis Jahe Berdasarkan Warna Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan - Maimunah Maimunah (INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System, 2018)
Abstrak: Sistem pengenalan untuk identifikasi jahe berbasis komputer merupakan proses memasukkan informasi berupa citra jahe ke dalam komputer. Selanjutnya komputer menerjemahkan serta mengidentifikasi jenis jahe tersebut dengan metode jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi jenis jahe menggunakan jaringan syaraf tiruan yang memanfaatkan kamera digital untuk akuisisi data citra jahe. Tahapan penelitian meliputi pemrosesan awal, ekstraksi ciri dan klasifikasi. Data latih yang digunakan terdiri dari citra jahe merah,citra jahe emprit dan citra jahe gajah sebanyak 15 sampel untuk tiap jenis jahe dan 5 sampel tiap jenis jahe untuk data uji. Proses identifikasi jenis jahe dilakukan dengan metode jaringan syaraf tiruan. Hasil identifikasi jenis jahe berdasarkan citra RGB menggunakan JST mendapatkan akurasi sebesar 60% pada epoch 2000 dengan jumlah variasi neuron 2 dengan nilai MSE sebesar 0.258 pada detik ke 10. Kata kunci: jaringan syaraf tiruan, jenis jahe, JST, warna Abstract: The recognition system for computer-based ginger identification is the process of entering information in the form of ginger images into the computer. Furthermore, the computer translates and identifies the type of ginger with artificial neural network method. This study aims to identify the type of ginger using artificial neural networks that utilize digital cameras for the acquisition of ginger image data. Research stages include initial processing, feature extraction, and classification. Trained data used consist of a red ginger image, ginger emprit image and elephant ginger image of 15 samples for each type of ginger and 5 samples of each type of ginger for tested data. The ginger type identification process is done by artificial neural network method. The identification of ginger species based on RGB image using ANN obtained an accuracy of 60% in epoch 2000 with the number of neuron 2 variations with MSE value of 0.258 at 10 seconds. Keywords: artificial neural network, color, JST, type of ginger