PEMODELAN PENGERINGAN KUNYIT (CURCUMA DOMESTICA VAL.) BERBASIS MACHINE VISION DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
ABSTRAK: Pengeringan pada
kunyit (Curcuma Domestica Val.) bertujuan untuk memperpanjang umur simpan serta
mengurangi kadar air hingga batas perkembangan mikroorganisme dan kegiatan enzim
yang menyebabkan pembusukan menjadi terhambat. Saat ini, pengeringan kunyit
menggunakan sinar matahari dan alat pengering mekanis dengan kontrol waktu dan
suhu. Banyaknya kendala pada proses pengeringan meyebabkan dibutuhkannya suatu
teknologi yang dapat memonitoring kadar air dari kunyit secara pasti dan
akurat, yaitu dengan mesin pengering berbasis machine vision dan artificial
neural network (ANN). Tujuan penelitian untuk mengetahui waktu terbaik untuk
pengeringan kunyit berbasis machine vision dengan menggunakan ANN, mengetahui
perbedaan grafik ANN untuk gambar yang memenuhi syarat kadar air standar
pengeringan kunyit, mengetahui ANN terbaik dalam proses pengeringan kunyit. Penelitian
ini menggunakan metode deskriptif yang terdiri dari lama waktu pengeringan
yaitu 5 jam dengan 5 kali pengulangan dan menggunakan bahan kunyit. Metode
aplikasi mesin pengering yang dilengkapi dengan machine vision sebagai
pengambil data gambar pada bahan, kemudian di ekstrak warnanya untuk mengetahui
nilai (red, green, dan blue). Proses pembangunan model ANN digunakan learning
rate sebesar 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, dan 0.5 pada momentum rate sebesar 0.5, 0.6,
0.7, 0.8, dan 0.9. Hasil learning process terbaik adalah learning rate 0.3 dan
momentum rate 0.9. Model ANN dengan nilai error terendah yaitu untuk training
0.005 MSE, dan 24.59% ARE (Average Error), untuk validasi 0.005 MSE dan 25.35%
ARE
Penulis: Muchammad Zakaria,
Yusuf Hendrawan, Gunomo Djojowasito
Kode Jurnal: jppertaniandd170667
