## Identifikasi Mutu Buah Pepaya California

## ( Carica Papaya L.) Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan
Muhammad Ezar Al Rivan [1]* , Gabriela Repca Sung [2]
Teknik Informatika [1], [2]
STMIK Global Informatika MDP Palembang, Indonesia meedzhar@mdp.ac.id [1] , gabrielarepca12@gmail.com [2]
Abstract— Papaya is one of the fruits that grows in the tropics area,  one  of  the  kinds  that  people’s  love  the  most  is  papaya California.  The  quality  identification  of  papaya  California  fruit can  be  measured  using  color,  defect,  and  size.  Color,  defect  and size extracted from image of papaya. The dataset that used in this research are 150 images papaya California. The dataset consist of 3  quality  there are  good,  fair  and  low.    Identification  of  papaya using  the  backpropagation  neural  network  method  with  17 training  function  in  each  training  data  with  3  different  neurons in  the  hidden  layer.  The  best  result  of  the  test  is  using  training function trainrp with 10 neurons is 81,33% for accuracy, 73,37% for precision, and 72% for recall, with 20 neurons is 82,67% for accuracy, 75,24% for precision, and 74% for recall, and with 25 neurons  is  80,89%  for  accuracy,  74,42%  for  precision,  and 71,33% for recall.
Keywords— Artificial  Neural  Network,  Backpropagation, Identification quality, Papaya
Abstrak— Pepaya  adalah  buah  yang  tumbuh  pada  daerah tropis,  salah  satu  jenis  buah  pepaya  yang  paling  digemari  oleh masyarakat  adalah  buah  pepaya  California.  Identifikasi  mutu buah  pepaya  California  dapat  diukur  dengan  menggunakan warna,  defect¸  dan  ukuran.  Warna,  defect  dan  ukuran  didapat dengan  melakukan  ekstraksi  dari  citra  pepaya.  Dataset  yang digunakan berjumlah 150 citra pepaya California. Dataset terdiri dari  3  ukuran  kualitas  pepaya  yaitu,  bagus,  sedang  dan  jelek. Pengujian  dilakuakn  dengan  menggunakan  metode  jaringan syaraf  tiruan  backpropagation  dengan  menggunakan  17  training function  pada  setiap  data  latih  dengan  3  neuron  berbeda  untuk setiap  hidden  layernya.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah dilakukan  didapatkan  hasil  yang  terbaik  yaitu  dengan menggunakan  training  function  trainrp  pada  neuron  10 menghasilkan  accuracy  sebesar  81,33%,  precision  sebesar 73,37%,  dan  recall  sebesar  72%,  sedangkan  pada  neuron  20 menghasilkan  accuracy  sebesar  82,67%,  precision  sebesar
75,24%,  dan  recall  sebesar  74%,  kemudian  untuk  neuron  25 menghasilkan  accuracy  sebesar  80,89%,  precision  sebesar 74,42%, dan recall sebesar 71,33%.
Kata  Kunci— Jaringan  syaraf  tiruan,  Backpropagation, Identifikasi mutu, Pepaya

## I. INTRODUCTION
Tanaman Pepaya ( Carica papaya L. ) adalah tanaman yang dapat  tumbuh  pada  daerah  tropis  dan  aslinya  berasal  dari daerah  Amerika  Tengah  dan  tersebar  luas  di  Pasifik  Selatan serta daerah tropis lainnya. Wilayah tropis dengan curah hujan yang  memadai  dan  mempunyai  suhu  berkisar  antara  21-23°C merupakan tempat yang sangat cocok untuk tumbuh kembang papaya  [1].  Terdapat  beberapa  jenis  varietas  pepaya  yang paling populer dan banyak dijumpai di pasaran Indonesia yaitu pepaya  California,  pepaya  Hawai,  pepaya  Bangkok,  pepaya Red  Lady ,  dan  pepaya  gunung.  Pepaya  California  paling disukai karena memiliki keunggulan berupa ukuran buah yang beratnya berkisar antara 0,8 – 2 kg/perbuah, berkulit tebal dan halus,  berbentuk  lonjong,  daging  buahnya  yang  kenyal,  dan buah matangnya berwarna kuning [2].
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  2018  konsumsi  buah pepaya  califonia  memiliki  nilai  produksi  sebanyak  875,112 ton  pada  tahun  2017  dan  mengalami  peningkatan  pada  tahun 2018  mempunyai  nilai  produksi  sebanyak  887,591  ton  dan selalu  mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya  [3]. Food  & Agriculture Organization (FAO) menyatakan bahwa Indonesia adalah produsen buah pepaya terbesar ke lima di dunia setelah Brazil,  Nigeria,  India,  dan  Mexico  [4].  Dengan  nilai  ekspor yang tinggi sangat  dibutuhkan penanganan untuk menentukan mutu  pepaya  dan  terdapat  permasalahan  dalam  proses
penentuan  mutu  buah  pepaya.  Proses  penentuan  mutu  buah pepaya  masih  dilakukan  secara  konvensional  yaitu  dengan menggunakan visual mata manusia yang memiliki keterbatasan. Dalam proses indentifikasi mutu pepaya tersebut memiliki  beberapa  kelemahan  yaitu  membutuhkan  tenaga yang  lebih  dalam  memilah  buah  pepaya,  dan  tingkat  persepsi manusia  yang  berbeda  dalam  penentuan  keputusan,  serta dalam  prosesnya  manusia  dapat  mengalami  kelelahan sehingga  tidak  dapat  menjamin  konsistensi  penentuan  mutu buah pepaya tersebut [5].
Penelitian  identifikasi  mutu  pepaya  telah  dilakukan  oleh [5].  Pada  penelitian  tersebut  dilakukan  identifikasi  tingkat ketuaan  dan  kematangan  pepaya  menggunakan  metode jaringan  syaraf  tiruan  yang  memberikan  hasil  97,8%.  Pada penelitian  lain  dilakukan  oleh  [6]  dan  [7]  yaitu  untuk menentukan  identifikasi  mutu  pepaya  menggunakan fuzzy memberikan  hasil  75%.  Jaringan  syaraf  tiruan  dapat digunakan  untuk  mengenali  pola.  Jaringan  syaraf  tiruan digunakan  pada  penelitian  [5]  untuk  menentukan  tingkat ketuaan  pepaya.  Jaringan  syaraf  tiruan  juga  digunakan  pada penelitian  [8]  untuk  menentukan  kematangan roasting biji kopi  yang  memberikan  hasil  sebesar  76,7%.  Pada  penelitian [9] jaringan syaraf tiruan digunakan untuk menentukan potensi glaukoma  dan diabetes  retinopathy yang  memberikan  hasil 91%.  Selain  itu  pada  penelitian  yang  menggunakan  jaringan syaraf  tiruan  yaitu  [10]  yang  digunakan  untuk  klasifikasi American  Sign  Language memberikan  hasil  99%.  Jaringan syaraf  tiruan  juga  digunakan  untuk  klasifikasi  jenis  kacang- kacangan yang memberikan hasil 99%.
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui performa dari penerapan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  identifikasi mutu  pepaya.  Penelitian  ini  juga  dapat  menjadi  perbandingan dengan  metode  yang  sudah  ada  untuk  identifikasi  mutu pepaya. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode backpropagation yang  dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi yang  cukup  baik  untuk  mengenali  objek  berdasarkan  warna dan tekstur. Penelitian ini menggunakan metode backpropagation jaringan  syaraf  tiruan  dengan  ekstraksi  citra fitur  warna  R  dan  G,  ukuran,  dan  cacat  ( defect) dengan menggunakan dataset yang  diambil  secara  langsung  dalam penelitian.
Terdapat  penelitian    [6]  diperoleh  hasil  tingkat  akurasi menggunakan  defuzzyfikasi  metode Centorid dan Bisector sebesar 75%, sedangkan tingkat akurasi dengan menggunakan defuzzyfikasi  metode Means  of  Maximum,  Largest  of Maximum, dan Smallest  of  Maximum sebesar  70%.  Pada penelitian  [8]  mengenai  klasifikasi  roasting  biji  kopi menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan    mendapatkan  hasil
terbaik  dengan  tingkat  akurasi  hasil  proses  training  sebesar 82,7%  sedangkan  akurasi  proses  testing  sebesar  76,7%.  Pada penelitian [7] untuk penentuan kualitas buah pepaya California dengan  desain  model  fuzzy-tsukamoto  menghasilkan  tingkat akurasi sebesar 75%.
Penelitian  [11]  mengenai  klasifikasi  jenis  kacang- kacangan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  memperoleh hasil  terbaik  yaitu  99,8%  untuk accuracy, 99,6%  untuk precision ,  99,8%  untuk recall yang  menggunakan  20  neuron pada hidden layer. Pada penelitian [9] untuk mengidentifikasi potensi  glaukoma dan diabetes retinopati melalui citra fundus dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  menghasilkan rata-rata untuk recall sebesar 86,6%, precision sebesar 86,6%, dan  untuk accuracy sebesar  91,06%.  Pada  penelitian  [12] melakukan  klasifikasi  mutu  pepaya  berdasarkan  ciri  tekstur GLCM  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  menghasilkan tingkat akurasi terbaik yaitu 86,11%.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pencarian  dan  pembelajaran berupa  jurnal,  buku,  dan  hasil  penelitian  yang  berkaitan dengan  topik  penelitian  ini,  yaitu  menggunakan  metode backpropagation dengan  ekstraksi  fitur red,  green,  defect, mayor axis, dan minor axis untuk klasifikasi citra yang dalam penelitian ini merupakan citra buah pepaya California, dengan menggunakan beberapa faktor berupa warna kulit, ukuran, dan cacat ( defect) dari objek tersebut.

## B. Pengumpulan Data Uji dan Data Training
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data training berupa dataset buah  pepaya  california  yang  diambil  secara langsung pada saat penelitian. Dataset yang digunakan berupa format  JPG.  Kamera  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ialah  kamera  Iphone  7+  dengan  resolusi  kamera  belakang 12MP, pengambilan foto dengan jarak 25 cm yang diukur dari permukaan  kulit  buah  pepaya.  Tingkat  pencahayaan  pada media kotak adalah 497 Lux dengan background pengambilan foto menggunakan kertas putih.
TABEL 1. JUMLAH CITRA BUAH PEPAYA No Kategori Pepaya Jumlah Citra yang difoto 1 Bagus 50 2 Sedang 50 3 Jelek 50 Jumlah 150

## Gambar 1. Contoh Citra Pepaya

## C. Cropping Citra
Setelah  melakukan  pengambilan  data  selanjutnya  adalah cropping  citra,dari  citra  asli  di  crop  berdasarkan  ukuran pepaya masing-masing.

## D. Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini,  penulis  akan  melakukan  sebuah perancangan  sistem  untuk      penelitian  mengenai  mutu  buah papaya.
Gambar 2. Rancangan Klasifikasi Metode Backpropagation
1. Terdapat  lima  variabel  input  pada  penelitian  ini  yaitu red,  green,  defect,  mayor  axis, dan minor  axis yang akan digunakan dalam proses ekstraksi.
2. Untuk  mencari  nilai  warna red dan green dapat dilakukan dengan cara membaca data atau citra pepaya yang  dibuat  melalui  fungsi imread ,  lalu  mencari  nilai rata-rata dari red dan green .
Gambar 3. Mayor Axis dan Minor Axis Citra Pepaya
3. Untuk  mencari  ukuran  pepaya,  menggunakan mayor axis dan minor  axis sehingga  mendapat  ukuran  dalam satuan  piksel. Mayor  axis sebagai  panjang  buah  dan minor axis sebagai lebar buah.
4. Untuk  mencari  nilai defect ,  maka  citra  pepaya  akan diekstraksi  fitur  dari  RGB  ke  HSV, grayscale, dan black  and  white (hitam  dan  putih).  Maka,  didapatlah besar  nilai  hitam  dan  putih,  yang  mana  warna  putih merupakan  bagian  yang  cacat  atau  busuk  dan  hitam merupakan  bagian  yang  bagus.  Berdasarkan  nilai tersebut,  maka  dapat  dihitung  persentase  kecacatan ( defect) pada  citra  buah  pepaya  dengan  rumus  sebagai berikut:
Defect ( % ) =
Nilai white
Nilai  black+ nilai white) *100 (1)
5. Kemudian  nilai  yang  didapatkan  dari  ruang  warna  R dan  G,  nilai  piksel,  dan  nilai defect akan  digunakan pada pelatihan jaringan syaraf tiruan backpropagation. Dataset  akan  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji dengan  menggunakan cross  validation yang  akan  di training menggunakan  arsitektur multi  layer  network dengan  17 training  function yang  terdiri  dari  satu lapisan hidden layer dan dengan menggunakan neuron 10, 20, dan 25.

## E. Implementasi dan Training Data
Pada tahap ini dilakukan implementasi  dari  penelitian dan sistem  yang  telah  dirancang  sebelumnya.  Data  training diekstraksi  fiturnya  untuk  mendapatkan  fitur  warna red dan green ,  fitur defect dan  fitur  ukuran  berupa mayor  axis dan minor  axis .  Fitur-fitur  ini  kemudian  dijadikan  input  untuk jaringan  syaraf  tiruan.  Jaringan  syaraf  tiruan  dilatih menggunakan  fitur-fitur  ini  untuk  mengenali  mutu  pepaya tersebut.  Setelah  jaringan  syaraf  tiruan  dilatih,  langkah selanjutnya jaringan syaraf tiruan digunakan untuk menentukan mutu pepaya menggunakan data testing .

## F. Uji Coba
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  dari  sistem  dalam melakukan  klasifikasi  mutu  buah  pepaya  California  dan  hasil pengujian  tersebut  akurat  atau  tidak  sesuainya  dengan pendapat  pakar  mengenai  kategori  mutu  pepaya  bagus, sedang,  dan  jelek.  Hasil  akan  dicatat  untuk  dilakukan  analisa setelah  semua  pengujian  selesai.  Untuk  menghitung  tingkat akurasi dengan menggunakan Confusion Matrix.
T ABEL 2. C ONFUSION M ATRIX Aktual (Hasil Pakar) Classified As (Hasil Sistem) Aktual (Hasil Pakar) + - + True Positives (A) + - False Positives (C) -
Perhitungan  akurasi  dengan  tabel confusion  matrix adalah sebagai berikut :
Akurasi = (A+D) (A+B +C+D) (2)
Akurasi  dapat  didefinisikan  sebagai  tingkat  kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual.
Presisi  didefinisikan  sebagai  tingkat  ketepatan  antara informasi  yang  diminta  oleh  pengguna  dengan  jawaban  yang diberikan oleh sistem. Rumus presisi adalah :
Presisi = A (C+A) (3)
Recall didefinisikan  sebagai  tingkat  keberhasilan  sistem dengan  menemukan  kembali  sebuah  informasi. Recall dihitung dengan rumus :
Recall = A (A+D) (4)
Presisi  dan Recall dapat  diberi  nilai  dalam  bentuk  angka dengan menggunakan perhitungan persentase (1 – 100%) atau dengan  menggunakan  bilangan  antara  0  –  1.  Sistem rekomendasi  akan  dianggap  baik  jika  nilai  presisi  dan recallnya tinggi.
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  proses  ini  mengimplementasikan  proses  metodologi pada  penelitian  untuk  mendapatkan  hasil  yang  dibutuhkan dalam  penelitian  seperti,  ekstraksi  ciri  dan  model  jaringan syaraf tiruan backpropagation .

## A. Implementasi Hasil Ekstraksi Ciri
Hasil  identifikasi  buah  papaya  menggunakan  model
jaringan  syaraf  tiruan backpropagation dengan  17 training function . Dataset yang digunakan berupa 12 citra training dan 30 citra testing . Tahapan pertama adalah melakukan ekstraksi fitur  berupa  ekstraksi red,  green,  defect,  mayor  axis, dan minor axis yang disimpan dengan nama “hasil_kates”. Berikut hasil  ekstraksi  fitur  yang  sudah  dilakukan  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Ekstraksi Fitur
B. Implementasi Model Jaringan Syaraf Tiruan

## Backpropagation
Proses  implementasi  model  jaringan  syaraf  tiruan dilakukan  dengan  menggunakan train  tool pada  MATLAB 2019a  terhadap  hasil  ekstraksi  ciri  sehingga  mampu  untuk mengenali  data  latih.  Kemudian  untuk  nilai  target  pada  data latih disimpan dengan nama “dbtarget”.
T ABEL 3. N ILAI T ARGET D ATA L ATIH Pepaya Bagus Pepaya Sedang Pepaya Jelek 1 0 0 0 1 0 0 0 1
Kemudian  tahap  berikutnya  adalah  dengan  melakukan cross  validation untuk  membentuk  kelompok  data  yang ditentukan secara acak yang akan digunakan sebagai data latih dan  data  uji.  Pada  tahap  ini  menggunakan k-fold sebanyak  5, sehingga  akan  menghasilkan  5  kelompok  data  yang  masing- masing terdiri dari 120 data latih dan 30 data uji.

## C. Pengujian Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Dalam  pengujian  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan  arsitektur multi  layer  network dimana  model jaringan  syaraf  tiruan  terdiri  dari  satu  lapisan hidden  layer . Dengan  menggunakan  data  inputan  sebanyak  4  neuron  yang digunakan single  hidden  layer dan  akan  menghasilkan  3 output. Function  training yang  digunakan  sebanyak  17  dan jumlah  neuron  yang  dicoba  adalah  10,  20,  dan  25  sehingga terdapat 3 arsitektur jaringan syaraf tiruan yang berbeda.
T ABEL 4. P ENENTUAN H IDDEN L AYER PADA T RAINING F UNCTION No Nama Training Function Jumlah neuron pada hidden layer 1 trainbr 10, 20, dan 25 2 trainlm 10, 20, dan 25 3 trainbfg 10, 20, dan 25 4 traincgb 10, 20, dan 25 5 traincgf 10, 20, dan 25 6 traincgp 10, 20, dan 25 7 traingd 10, 20, dan 25 8 traingda 10, 20, dan 25 9 traingdm 10, 20, dan 25 10 traingdx 10, 20, dan 25 11 trainoss 10, 20, dan 25 12 trainrp 10, 20, dan 25 13 trainscg 10, 20, dan 25 14 trainb 10, 20, dan 25 15 trainc 10, 20, dan 25 16 trainr 10, 20, dan 25 17 trains 10, 20, dan 25 D. Hasil Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Training Function
Pengujian jaringan syaraf tiruan menggunakan 17 training function menggunakan hasil dari implementasi jaringan syaraf tiruan  yang  dilakukan  terhadap  data  latih  menggunakan  1
hidden layer dengan jumlah neuron yang digunakan adalah 10 neuron, 20 neuron, dan 25 neuron.
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat  perbandingan  hasil  pengujian menggunakan  17 training  function. Pada  Tabel  5  dapat diketahui  hasil  terbaik  untuk accuracy yaitu  pada training function trainrp dengan menggunakan 20 neuron yaitu sebesar 82,67%  dengan precision 75,24%  dan recall 74%.  Hasil terendah yaitu  pada training function trains dengan accuracy 71,11% menggunakan neuron 10 dan 25.
Secara keseluruhan, jaringan saraf tiruan dengan 20 neuron merupakan hasil yang terbaik dibandingkan dengan 10 neuron dan 25 neuron yaitu sebesar 77,76%. Gambar 5, Gambar 6 dan Gambar  7  merupakan  grafik  perbandingan  performa  17 training function . Gambar 5 merupakan merupakan perbandingan hasil training function menggunakan 10 neuron. Gambar  6  merupakan  merupakan  perbandingan  hasil training function menggunakan  20  neuron.  Gambar  7  merupakan merupakan perbandingan hasil training function menggunakan 25 neuron.
T ABEL 5. H ASIL 17 T RAINING F UNCTION No Training function 10 Neuron 20 Neuron 25 Neuron Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) 1 trainbr 76,15 65,28 64 76.8 66,12 65,33 72,44 60,61 58,67 2 trainlm 76,67 63,71 62 77,78 70,32 66,67 76,64 62,52 62 3 trainbfg 76,89 67,04 65,33 76,89 66,80 65,33 74,67 64 62 4 traincgb 75,56 65,50 63,33 81,33 74,15 72 78,22 68,27 67,33 5 traincgf 79,60 70,42 69,33 79,60 69,80 69,33 79,11 69,60 68,70 6 traincgp 78,70 69,60 68 80,90 74,94 71,33 80 72 70 7 traingd 73,50 63 60 73,33 62 60 75,40 65 63 8 traingda 80 73.53 70 80,44 72,10 70,67 79,11 70,68 68,67 9 traingdm 72 59 58 71,56 58,12 57,33 72,89 63,41 59,33 10 traingdx 78.22 68,49 67,33 79,56 72,07 69,33 78,67 69,78 68,8 11 trainoss 80,44 73,12 70,67 80,89 74,53 71,33 79,56 70,72 69,33 12 trainrp 81,33 73,37 72 82,67 75,24 74 80,89 74,42 71,33 13 trainscg 78,22 69,23 67,33 78,67 69 68 77,33 65,50 66 14 trainb 71,11 58,72 56,67 72,44 61 58,67 71,11 57,74 56,67 15 trainc 74,22% 63,31% 61.33% 75,56% 64,55% 63,33% 75,56% 63,84% 63,33% 16 trainr 75,11% 66,33% 62,67% 78,22% 70,35% 67,33% 74,67% 63,96% 62% 17 trains 73,78% 62,45% 60,67% 75,11% 62,25% 62,67% 74,67% 63,46% 62% Rata-rata 76,44% 66,59% 64,63% 77,76% 68,44% 66,63% 76,53% 66,27% 64,61%
Gambar 5. Grafik Hasil 17 Training Function pada 10 Neuron
Gambar 6. Grafik Hasil 17 Training Function pada 20 Neuron
Gambar 7. Grafik Hasil 17 Training Function pada 25 Neuron

## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 R
Accuracy 76 77 77 76 80 79 74 80 72 78 80 81 78 71 74 75 74 76 Precision 65 64 67 66 70 70 63 74 59 68 73 73 69 59 63 66 62 67
Recall 64 62 65 63 69 68 60 70 58 67 71 72 67 57 61 63 61 65 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 R = rata-rata Neuron 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 R Accuracy 77 78 77 81 80 81 73 80 72 80 81 83 79 72 76 78 75 78 Precision 66 70 67 74 70 75 62 72 58 72 75 75 69 61 65 70 62 68
Recall 65 67 65 72 69 71 60 71 57 69 71 74 68 59 63 67 63 67 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 R = rata-rata Neuron 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 R Accuracy 72 77 75 78 79 80 75 79 73 79 80 81 77 71 76 75 75 77 Precision 61 63 64 68 70 72 65 71 63 70 71 74 66 58 64 64 63 66
Recall 59 62 62 67 69 70 63 69 59 69 69 71 66 57 63 62 62 65 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 R = rata-rata
Neuron 25

## IV. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  arsitektur jaringan  syaraf  tiruan backpropagation yang  memberikan hasil rata-rata terbaik yaitu dengan menggunakan 20 neuron hidden  layer dengan  hasil  terbaik  yaitu accurary 77,76%, precision 68,44%, dan recall 66,63%.
Dengan menggunakan 17 training function didapatkan hasil tertinggi pada  trainrp  dengan accurary 82,67%, precision 75,24%, dan recall 74% pada neuron 20.

## REFERENCES
[1] S. Ashari, Hortikultura aspek budidaya . Jakarta: UI-Press, 1995.
[2] I. Y, “Budidaya Pepaya California,” 2011. .
[3] Badan Pusat Statistik, “Statistik Tanaman Sayuran dan Buah-Buahan Semusim Indonesia 2018,” Subdirektorat Stat. Hortik. , p. 101, 2018.
[4] F. E. and S. D. Department, “Medium-term prospects for agricultural commodities (tropical fruits),” 2010. .
[5] E.  Syaefulloh  and  H.  Purwadaria,  “IDENTIFIKASI  TINGKAT KETUAAN  DAN  KEMATANGAN  PEPAYA  (Carica  papaya  L.) IPB  1  DENGAN  PENGOLAHAN  CITRA  DIGITAL  DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN,” Agritech J.  Fak.  Teknol.  Pertan. UGM , vol. 27, no. 2, pp. 75–81, 2007, doi: 10.22146/agritech.9496.
[6] M.  E.  Al  Rivan  and  J.  Suherman,  “Penentuan  Mutu  Buah  Pepaya
California  (Carica  Papaya  L.)  Menggunakan  Fuzzy  Mamdani,” ELKHA , vol. 12, no. 2, p. 76, Oct. 2020, doi: 10.26418/elkha.v12i2.41164.
[7] M.  E.  Al  Rivan,  A.  Octavia,  and  I.  Wijaya,  “DESAIN  MODEL FUZZY-TSUKAMOTO  UNTUK  PENENTUAN  KUALITAS BUAH  PEPAYA  CALIFORNIA  (CARICA  PAPAYA  L.) BERDASARKAN BENTUK FISIK,” Saintekom , vol. 11, no. 1, pp. 11–21, 2021.
[8] D. A. Nugraha and A. S. Wiguna, “Klasifikasi Tingkat Roasting Biji Kopi  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation Berbasis  Citra  Digital,” SMARTICS  J. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–4, 2018, doi: 10.21067/smartics.v4i1.2165.
[9] M.  E.  Al  Rivan  and  T.  Juangkara,  “Identifikasi  Potensi  Glaukoma dan  Diabetes  Retinopati  Melalui  Citra  Fundus  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  43–48,  Sep.  2019,  doi: 10.35957/jatisi.v6i1.158.
[10]  M.  E.  Al  Rivan  and  M.  T.  Noviardy,  “Klasifikasi  American  Sign Language  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Histogram  of  Oriented Gradients dan Jaringan Syaraf Tiruan,” vol. 6, pp. 442–451, 2020.
[11]  M. E. Al Rivan, N. Rachmat, and M. R. Ayustin, “Klasifikasi Jenis Kacang-Kacangan  Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan,” J.  Komput.  Terap. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  89–98,  2020, doi: doi.org/10.35143/jkt.v6i1.3546.
[12]  F. Wibowo and A. Harjoko, “Klasifikasi Mutu Pepaya Berdasarkan Ciri  Tekstur  GLCM  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 100, 2018, doi: 10.23917/khif.v3i2.4516.