Pendugaan Mutu Pada Tahu Berbasis Image Analysis Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan
Daftar Isi:
- Tahu merupakan salah satu bahan pangan yang mempunyai protein cukup tinggi, karena kandungan proteinnya yang tinggi menyebabkan tahu mudah rusak karena ditumbuhi oleh mikroba. TPC (Total Plate Count) merupakan salah satu parameter pengujian jumlah mikroba yang tercemar pada suatu bahan pangan. Mutu pada tahu dapat dideteksi dengan pengolahan citra, maka tujuan dari penelitian ini yaitu memprediksi mutu pada tahu dengan metode image analysis menggunakan jaringan syaraf tiruan dan menentukan model Jaringan Syaraf Tiruan untuk memprediksi mutu pada tahu. Dalam metodenya ,citra tahu diambil dan diekstrak lalu dianalisa warna dan teksturnya. Warna dan tekstur yang akan dianalisa antara lain (Red-Green-Blue (RGB), Hue-Saturation-Lightness (HSL), Hue-Saturation-Value (HSV), L*a*b* dan gray) dan Teksture Features(TFs) dari persamaan harallick yaitu (energy, entropy, contrast, homogenity, inverse difference moment, correlation, sum mean, variance, cluster tendency dan maximun probability). Dari kedua parameter diatas dapat diindikasikan bahwa teksture features merupakan parameter terbaik dalam penelitian ini, Correlation TFs merupakan data training terbaik yg digunakan dalam memprediksi mutu tahu menggunakan model Backporagation Neural Network (BPNN) dengan MSE 0,002 dan nilai ARE 3,34%. Sedangkan untuk hasil validasi Sum Mean TfS mempunyai niali error yang paling kecil yaitu 0.002 dengan nilai ARE 2,94%.