KLASIFIKASI JENIS CABE DENGAN IMAGE PROCESSING MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION - tri susanti (PPPM Institut Teknologi Pagar Alam, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sistem klasifikasi jenis cabe dengan image processing menggunakan metode backpropagation. Penelitian ini dilatar belakangi dengan proses pengklasifikasian jenis cabe masih dilakukan secara konvensional dan belum terkomputerisasi yaitu dengan mengklasifikasi jenis buah cabe berdasarkan bentuk dan warna di Dinas Pertanian Kota Pagar Alam. Metode yang digunakan yaitu backpropagation, metode ini adalah sebuah langkah sistemik untuk pelatihan multiple-layer jaringan syaraf tiruan. Pengujian sistem menggunakan pengujian holdout validation, holdout validation yang memisahkan data menjadi dua set yaitu data training dan data testing. Data training digunakan sebanyak 120 untuk membangun model, sementara data testing sebanyak 30 digunakan untuk menguji unjuk kerja model yang dibentuk oleh data training. Hasil dari penelitian ini berupa perancangan sistem klasifikasi jenis cabe dengan image processing menggunakan metode backpropagation dengan akurasi yang tinggi, akurasi pada data latih 94,16% dan akurasi pada data uji 96,66% , tentunya sistem ini bisa mengurangi rasa kurangnya pengetahuan dan informasi yang tepat dari para petani dan bisa menjadi media untuk membantu dalam pengklasifikasian cabe.