Daftar Isi: Pemodelan Pengeringan Kunyit (Curcuma domestica Val.) Berbasis Machine Vision Dengan Menggunakan Artificial Neural Network

Daftar Isi:

Kunyit (Curcuma domestica Val.) merupakan tanaman suku temu – temuan. Untuk mempertahankan kunyit agar tetap tahan lama yaitu dilakukannya pengeringan. Namun dalam proses pengeringan sering timbul berbagai masalah, oleh sebab itu diperlukan suatu teknologi yang dapat memonitoring kadar air dari kunyit secara pasti dan akurat, yaitu dengan mesin pengering berbasis Machine Vision dan ANN. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui waktu terbaik untuk pengeringan kunyit berbasis Machine Vision dengan menggunakan ANN, mengetahui perbedaan performansi ANN untuk citra digital yang memenuhi syarat kadar air standar pengeringan kunyit, mengetahui struktur 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 ini menggunakan mesin pengering yang dilengkapi dengan machine vision sebagai pengambil data gambar bahan, kemudian gambar tersebut di ekstrak warnanya untuk dapat mengetahui nilai RGB. Dalam proses pembangunan model ANN digunakan learning rate sebesar 0.1 sampai 0.5 pada momentum rate sebesar 0.5 sampai 0.9. Pada penelitian ini didapatkan hasil Learning process terbaik dengan learning process 0.3 dan momentum rate 0.9. Model ANN dengan nilai eror terendah yaitu untuk training 0.005 MSE dan 24.59% ARE, untuk validation 0.005 MSE dan 25.35% ARE.