Identifikasi Varietas Benih Cabai Berbasis Machine Vision Menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN)

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara parameter gambar atau citra terhadap varietas benih cabai menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dan mengidentifikasi varietas benih cabai berbasis machine vision menggunakan ANN. Penelitian ini menggunakan 5 jenis varietas benih cabai yang dilakukan proses scanning, dimana setiap 1 jenis varietas cabai tersebut dilakukan 100 kali proses scanning dalam alat scanner printer Canon MP 237 dalam format bitmap (.bmp) dan mengekstrak data citra pada program features extraction. Input yang digunakan untuk neural network prediction (NNpred) ada 2 model, yaitu model 1 dengan input 10 parameter tekstur berdasarkan red, green, blue, gray, hue, saturation hsl, saturation hsv, light, value, lab_L, lab_a, lab_b. dan model 2 dengan input 12 parameter warna berdasarkan energy, entropy, contrast, homogenity, invers, correlation, summean, variance, cluter, maximum probability. Kedua model tersebut menggunakan data total sebanyak 500 dan validasi sebesar 20%. Dari 2 model tersebut dilakukan pencarian laju pembelajaran dan momentum pada aplikasi NNpred, yaitu Model 1 ditemukan hasil terbaik pada laju pembelajaran 0,8 dengan momentum 0,8 dan didapatkan hasil terbaik ada pada parameter warna Lab_a dengan MSE validation 0,00005 dan ARE 1,30%. Model 2 didapatkan hasil terbaik pada laju pembelajaran 0,1 dengan momentum 0,9 dan didapatkan hasil terbaik tiap varietas pada tekstur energy dengan MSE validation 0,00003 dan ARE 1,09%