Pemodelan Prediksi Kadar Air Pada Pengeringan Chip Ubi Kayu (Manihot esculenta) Berbasis Machine Vision Menggunakan Artificial Neural Network (ANN)

Salah satu hasil pertanian di Indonesia yang potensial yaitu ubi kayu (Manihot esculenta). Ubi kayu telah banyak diolah menjadi bermacam bentuk pangan, salah satunya MOCAF. Salah satu proses pengolahan pada ubi kayu adalah pengeringan. Dalam proses pengeringan sering timbul berbagai masalah seperti sulitnya pengontrolan suhu dan kelembaban udara, terjadinya kontaminasi mikroba, serta ketergantungan pada kondisi cuaca setempat. Pengeringan dengan alat pengering buatan akan memperoleh hasil seperti yang diharapkan asalkan kondisi pengering dapat terkontrol dengan\ud baik. Kendala ini tentunya membutuhkan teknologi yang dapat melakukan evaluasi karakteristik chip ubi kayu secara cepat dan tepat, yaitu dengan teknik Machine Vision. Metode machine vision erat kaitannya dengan analisis citra atau image analyse. Analisis citra adalah sebuah proses ekstraksi dari suatu format gambar menjadi informasi yang berarti. Dalam hal ini mengubah informasi gambar, menjadi angka-angka dalam indeks. Kadar air ubi kayu diprediksi menggunakan image analysis dan program NN-Prediction, didapatkan nilai co-occurance matriksnya (CCM) dari ekstraksi fitur yaitu indeks warna red, green, blue, gray, hue, HSL, HSV, Lightness, Value dan Lab dan fitur tekstur. Berdasarkan ekstraksi fitur dan ANN, fitur tekstur Energy menjadi parameter uji yang terbaik untuk memprediksi kadar air dalam pengeringang chip ubi kayu karena memiliki nilai MSE validasi paling rendah sebesar 0,00006 dengan ARE 6,46%