Identifikasi Kualitas Terasi Langsa Berdasarkan Warna Menggunakan Radial Basis Function Neural Network - Maisura Ningrum; Munawir Munawir; Nurul Fadillah (Fakultas Teknik Universitas Samudra, 2020)
Pengembangan sektor perikanan bertujuan untuk memenuhi kebutuhan protein hewani serta menambah lapangan pekerjaan bagi masyarakat. Salah satu upaya yang dilakukan yaitu pada pembuatan terasi. Terasi banyak dimanfaatkan sebagai bahan tambahan makanan serta menjadi oleh-oleh khas dari Langsa. Tetapi dikarenakan minimnya pengetahuan konsumen terhadap kualitas terasi banyak menjadi kendala untuk menentukan kualitas dari terasi. Penentuan kualitas terasi saat ini dilakukan dengan menentukan secara manual yaitu dengan mengamati secara langsung terasi. Pengamatan yang dilakukan dapat berupa dengan cara melihat jenis, tekstur, warna dan juga berdasarkan aromanya. Oleh karena itu pada penelitian ini dibuat sistem identifikasi kualitas terasi berdasarkan warna dengan menggunakan metode radial basis function neural network melalui fitur warna yang digunakan yaitu nilai R,G,B dan nilai H,S,V serta identifikasi dengan menggukan metode radial basis function neural network dengan menggunakan variasi pada nilai spread. Tingkat akurasi yang didapatkan pada penelitian ini dengan nilai spread yang digunakan yaitu 1 (satu) adalah 92,5%.