Vol. 1, No. 1, Oktober 2020, Hal. 90 - 101
Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan
Leonardo Chandra. B * 1 , Gasim 2 , Rusbandi 3 1,2,3 STMIK GI MDP, Jalan RajawaloNo. 14 Palembang, 0711-376400 Jurusan Teknik Informatika, STMIK MDP, Palembang e-mail: * 1 leonardochandra@mhs.mdp.ac.id, 2 gasim@mdp.ac.id, 3 rusbandi@mdp.ac.id,

## Abstrak
Penelitian ini tentang mengidentifikasi jenis tepung terigu pada goreng dengan menggunakan metode jaringan saraf tiruan. Jenis tepung terigu yang digunakan adalah kunci biru, sania, dan segitiga biru. Metode pengenalan yang digunakan adalah backpropagation . Hasil pengujian yang dilakukan menggunakan ukuran pixel 450x450px, jarak potret sejauh ±20 cm,  resolusi  kamera  16MP,  menggunakan  data  latih  sebanyak  100  citra/jenis  dan  data  uji sebanyak  80  citra/jenis  serta  dengan  menggunakan  ekstraksi  ciri  Local  Binary  Pattern  maka didapatkan  hasil  berupa  tingkat  akurasi  sebesar  68,57%,  presisi  sebesar  53,33%  dan  recall sebesar 54,47%.
Kata kunci— Tepung Terigu, Local Binary Pattern, LBP, Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation

## Abstract
This research is about identifying types of wheat flour in fyringgby using neural network methods. The types of wheat flour used are kunci biru, sania, and segitiga biru, The recognition method used is backpropagation. The result of the tests conducted using a pixel size of 450x450px ,  distance  of  portrait  as  far  as  ±20  cm,  16MP  camera  resolution,  using  training  data  of  100 images/type and test data of 80/type images and usinLocal Binary Pattern feature extraction, the results obtained in the form of an accuracy level of 68,57%, 53,33% precision, and 54,47% recall.
Keywords— Wheat Flour, Local Binary Pattern, LBP, Artificial Neural Networks, Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
andum  pertama  kali  ditemukan  di  daerah  Timur  Tengah  sebelum  tahun  9600  SM  dan termasuk salah satu biji-bijian  pertama yang ditanam oleh manusia  secara besar- besaran. Seiring  dengan  pertumbuhan  &  penyebaran  populasi manusia,  gandum  juga  berfungsi  sebagai makanan  pokok  yang  ikut  menyebar  ke  seluruh  penjuru  dunia  sehingga  menyebabkan  banyak varietas dan jenis gandum yang ada [1].
Tepung terigu merupakan bahan pokok dasar yang digunakan dalam pembuatan berbagai jenis  makanan.  Tepung  terigu  berasal  dari  biji  gandum  yang  sudah  diolah  melalui  proses penggilingan sehingga berubah bentuk menjadi serbuk atau butiran halus yang berwarna putih, karena tepung terigu berasal dari gandum maka tepung terigu termasuk kategori karbohidrat yang cukup tinggi. Tepung terigu memiliki gluten,  dimana gluten ini adalah salah satu jenis protein
G
Chandra B. et., al (Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan)
yang  memiliki  peran  untuk  menentukan  tingkat  elastisitas  dan  kekenyalan  pada  suatu  olahan makanan.  Oleh  karena  itu  tepung  terigu  terdiri  dari  3  jenis  yaitu  tepung  terigu  yang  memiliki kadang protein sedang, tepung terigu yang memiliki kadar proterin rendah dan tepung terigu yang memiliki kadar protein tinggi [2].
Roti  merupakan  salah  satu  jenis  makanan  dari  hasil  pengolahan  tepung  terigu.  Dalam pembuatan  roti  biasanya  menggunakan  berbagai  cara  seperti  digoreng,  dikukus,  dan  lain-lain. Berdasarkan bahan yang dibutuhkan dan diolah sesuai dengan caranya maka akan menghasilkan roti yang baik, baik dari segi rasa serta aman  untuk di konsumsi. Meskipu  banyak sekali jenis tepung terigu yang dapat digunakan untuk pembuatan roti, setiap jenis tepung terigu akan dapat memberikan hasil yang berbeda.
Kualitas pada roti ditentukan oleh tekstur dimana tekstur tersebut berpengaruh pada jenis tepung terigu yang digunakan, seperti pada penelitian tentang penggunaan tepung terigu komposit dari terigu, pati sagu, dan tepung jagung dalam pembuatan roti tawar, yang memberikan pengaruh nyata terhadap perlakuan rasio komposisi tepung terigu, pati sagu, dan tepung jagung terhadap atribut tekstur roti [3].
Penelitian  tentang  daya  serap  air  sebagai  acuan  untuk  menentukan  volume  air  dalam pembuatan  adonan  roti  dari  campuran  tepung  terigu  dan  tepung  singkong.  Pada  penelitian  ini menjelaskan bahwa tepung terigu memberikan stabilitas panas yang lebih tinggi dibanding tepung singkong. Pada campuran tepung terigu dan tepung singkong, makin tinggi porsi tepung singkong maka semakin rendah stabilitas panasnya sehingga semakin kecil daya serap airnya [4].
Penelitian tentang identification of wood defect based on LBP features, dalam penelitian ini mendeteksi mengenai kerusakan pada kayu dengan melakukan perbandingan metode antara gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan local binary pattern (LBP). Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa tingkat akurasi yang di berikan LBP lebih besar daripada tingkat akurasi yang diberikan oleh GLCM yaitu sebesar 93,3% dalam mengklasifikasikan jenis kecacatan pada kayu [5].
Penelitian tentang identifikasi jenis tepung terigu pada roti menggunakan jaringan saraf tiruan. Pada penelitian ini melakukan identifikasi pada roti berdasarkan resolusi kamera 12 MP, jarak  potret  15  cm,  pemotongan  terhadap  citra  sebesar  350x350  dan  600x600  pixel, menggunakan ekstraksi GLCM sebagai nilai input metode jaringan saraf tiruan (JST), sehingga menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  68,26  %  [2].  Penelitian  tentang  identifikasi  citra  tanda tangan menggunakan local binary pattern (LBP) pada smartphone berbasis android, penelitian ini menggunakan data latih sebanyak 500 sampel dengan rata-rata tingkat akurasi sebesar 80,8% dan pengujian tertinggi sebesar 94% [6].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  telah  diuraikan  pada  paragraf-paragraf sebelumnya, fitur LBP dan metode jaringan saraf tiruan dapat digunakan untuk mengidentifikasi sebuah  objek  sehingga  berpotensi  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  sebuah  penelitian, karena belum ada penelitian tentang mengidentifikasi jenis tepung terigu dengan menggunakan fitur LBP dan metode jaringan saraf tiruan. Objek yang digunakan adalah roti goreng, roti ini akan di  potong  dengan  ukuran  pixel  sebesar  450x450px  dan  jarak  potret  sejauh  ±20  cm  dan menggunakan  resolusi  kamerea  sebesar  16MP,  maka  berdasarkan  hal  tersebut  penelitian  ini penting  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menerapkan  metode  jaringan  saraf  tiruan  dan menggunakan ekstraksi fitur LBP, serta mengetahui tingkat akurasi dari hasil identifikasi jenis tepung terigu pada roti goreng.
Chandra B. et., al Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut ini adalah tahapan jalannya penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dengan  identifikasi  masalah  yang  akan  diselesaikan.  Adapun masalah  yang  ditemukan  adalah  bagaimana  menerapkan  metode  pengenalan  JST  dalam mengidentifikasi jenis tepung terigu pada roti goreng dengan menggunakan citra (foto). Masalah ini diselesaikan melalui studi literatur dan pustaka, pengumpulan data yang terdiri dari pembuatan bahan, pemotretan, pemilihan citra, pemotongan, pembagian data citra untuk citra latih dan citra uji,  diubah  kedalam  grayscale,  ektraksi  LBP,  pelatihan  JST,  implemantasi,  diakhiri  dengan pengujian hasil dan pembuatan laporan.
Studi literatur dilakukan untuk mendapatkan referensi dari penelitian terkait. Referensi yang digunakan bersumber dari jurnal nasional maupun internasional yang berhubungan dengan objek  dan  metode  yang  sudah  pernah  dilakukan,  sehingga  tidak  menyebabkan  terjadinya penelitian  yang  berulang.  Studi  pustaka  dibutuhkan  untuk  mendapatkan  teori-teori  dasar  yang akan digunakan pada penelitian ini.
Pada pengumpulan data, diawali dengan membuat roti goreng dengan menggunakan 3 jenis tepung terigu yang berbeda serta bahan lainnya yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Chandra B. et., al (Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan)
Gambar 2. Jenis Tepung Terigu
Roti  goreng  sudah  dibuat  dengan  menggunakan  3  jenis  tepung  terigu  yang  berbeda, dipisahkan masing-masing rotinya dibuat menjadi Sembilan, yaitu 5 sampel untuk pelatihan dan 4 sampel untuk pengujian.
Setelah semua sampel tersedia selanjutnya dilakukan pemotretran terlebih dahulu pada permukaan  dalam  roti  goreng  yang  dipotong  horizontal  seperti  pemotongan  hamburger  yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil dari Pemgambilan Gambar
Pemotretan  dilakukan  didalam  kotak  dengan  menggunakan  pencahyaan  dari  lampu dengan spesifikasi lampu adalah 15 watt. Pemotretan dilakukan tanpa menggunakan  flash dari kamera.  Kamera  yang  digunakan  adalah  kamera  smartphone  dengan  resolusi  kamera  adalah 16MP.
Pemotretan dilakukan dengan menggunakan jarak kurang lebih 20 cm seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Jarak Pengambilan Gambar
Chandra B. et., al Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan
94
Pemotretan  dilakukan  beberapa  kali  untuk  setiap  sampel,  hal  ini  dilakukan  karena ketajaman citra tidak didapatkan pada seluruh bagian citra dari hasil pemotretan.
Setelah pemotretan dilakukan pemisahan citra dari hasil pemotretan. Hal ini dilakukan karena tidak semua hasil pemotretan citra merupakan citra yang diharapkan, yaitu citra yang tajam dan tidak kabur.
Selanjutnya untuk mengurangi latar di sekitar objek dengan ukuran pixel 450x450 piksel seperti pada Gambar 5 dan 6 [2].
Gambar 5. Hasil pemotongan dengan gambar tidak blur
Gambar 6. Hasil pemotongan dengan gambar blur
Kumpulan citra yang berukuran  450x450  piksel dipilah  lagi  untuk dijadikan citra latih dan citra uji. Citra latih diambil dari sampel 1 sampai sampel 5 dan citra uji diambil dari sampel 6 sampai sampel 9. Hal ini dilakukan agar pengujian dilakukan pada sampel tidak digunakan pada pelatihan  JST.  Citra  latih  yang  digunakan  sebanyak  100  citra  untuk  setiap  jenis  dan  citra  uji sebanyak  80  citra  untuk  setiap  jenis,  sehingga total  banyaknya  citra latih  adalah  300  citra  dan banyaknya citra uji adalah 240 citra. Selanjutnya dilakukan ektraksi ciri pada 300 data latih untuk digunakan  pada  input  JST.Pada  tahapan  ini,  sebelum  data  citra  dimasukan  kedalam  proses pelatihan  dan  pengujian,  dilakukan  proses  pengubahan  citra  dari  RGB  menjadi  grayscale  agar dapat dilakukan proses ekstraksi fitur Local Binary Pattern (LBP).
Gambar 7. Citra
Gambar 8. Citra
dalam bentuk RGB
dalam bentuk grayscale
Metode LBP adalah salah satu metode yang digunakan untuk melakukan ekstraksi ciri pada  suatu  data  citra  grayscale  [6].  Operasi  LBP  merupakan  perbandingan  8  piksel disekelilingnya, dengan nilai piksel pusat yang berfungsi sebagai threshold seperti pada Gambar 8 [7].
Chandra B. et., al (Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan)

## Gambar 8 Operator LBP
Berdasarkan nilai ambang batas Local Binary Pattern, maka nilai Local Binary Pattern dapat  diperoleh  dengan mengubah  nilai-nilai  tetangga  menjadi  1  atau  0.  Nilai  1  diperoleh jika piksel tetangga lebih besar atau sama dengan nilai pusat. Jika lebih kecil dari piksel pusat maka nilai  tetangga  diberi  nilai  0.  Untuk  setiap  nilai  piksel  baru  tersebut  dikalikan  dengan  2  .  P mempunyai nilai 0 sampai dengan 7. Nilai 0 dimulai dari pojok kiri atas dan dilanjutkan sesuai dengan  arah jarum  jam  nilainya  bertambah 1.  Persamaan  LBP  dapat dilihat  pada  persamaan 1 [12].
, , 2 (1)
Pada penelitian ini peneliti akan menggunakan ekstraksi fitur LBP yang ada di Matlab, sehingga peneliti tidak perlu menggunakan rumus secara manual untuk melakukan ekstraksi fitur LBP, hasil dari ekstraksi fitur LBP dapat dilihat pada Gambar 7 dan 8.
Gambar 7 Gambar
Gambar 8 Gambar tekstur
tesktur roti yang belum roti yang diubah kedalam LBP
Chandra B. et., al Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan
Tabel 1 Target Hasil Output Penelitian
Penelitian ini menggunakan model arsitektur JST yang dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Arsitekstur JST [11].
Pelatihan JST yang dimaksudkan agar semua data latih dapat dikenali oleh JST adalah dengan cara mengubah bobot nilai yang ada pada JST dengan menggunakan algorima propagasi balik. Pelatihan JST membutuhkan target yang berfungsi sebagai nilai output untuk tiap kolom input dari citra latih. Target yang dimaksud dapat dilihat pada Tabel 1.
Pada  Tahapan  ini,  setelah  cra  latih  dikenali  dalam  proses  pelatihan,  selanjutnya  JST tersebut siap digunakan untuk pengujian terhadap citra uji.
Tahap pembentukan citra uji sama dengan tahapan pada pembentukan citra latih, mulai dari pemotretan hingga ekstrkasi ciri. Tahapan tersebut diawali dengan pemotongan citra menjadi 450x450 pixel, kemudian diubah menjadi grayscale lalu ektraksi ciri, dan terakhir diujikan pada
Target Objek
Tepung Terigu Kunci Biru(1- 100) Tepung Terigu Sania(101- 200) Tepung Terigu Segitiga Biru(201- 300) Tepung Terigu Kunci Biru 1 0 0 Tepung Terigu Sania 0 1 0 Tepung Terigu Segitiga Biru 0 0 1
Chandra B. et., al (Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan)
JST yang sudah melalui tahap pelatihan. Dua tahap terakhir (ekstrkasi ciri dan diujikan pada JST) dilakukan dengan menggunakan aplikasi yang turut dikembangkan pada penelitian ini. Unrtuk membandingkan  nilai  dari  tingkat  akurasi  dapat  menggunakan  rumus  confusion  matrix  dapat dilihat pada persamaan (2), (3) dan (4).
100% (2) # $% 100% (3) &# '' 100% (4)
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses ekstraksi ciri citra latih menghasil tabel latih (300 kolom x 59 baris) yang digunakan pada proses pelatihan JST dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Ekstraksi Fitur LBP
Chandra B. et., al Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan
98 Gambar 11. Pelatihan Model JST
Tabel 2. Hasil Penentuan Hidden Layer
No Banyak Neuron Training Ke MSE Epoch Time Data Latih Dikenal Data Uji Dikenali Layer 1 Layer 2 Layer 3 1
15 1 0,01 4200
11 295 121 2 2 0,0067 5685 14 296 106 3 3 0,108 3385 9 167 76 4 4 0,0078 3001 10 296 117 5 5 0,0111 4623 12 294 132 6 30 1 0,1156 3351 12 196 88 7 2 0,0033 6234 26 298 111 8 3 0,0055 5253 17 296 126 9 4 3,3883 5299 17 300 126 10 5 0,0067 5736 18 296 124 11 45 1 0,0022 5122 20 298 125 12 2 0,0044 3364 14 297 110 13 3 0,0056 4775 20 297 116 14 4 0,0034 3352 12 298 125 15 5 0,0044 5345 20 298 111 51
15 15 1 2,4183 7614
26 300 129 52 2 0,0056 4943 16 296 130 53 3 0,0178 2885 10 291 129 54 4 0,0278 1791 6 284 110 55 5 0,0078 3416 11 296 124 56 30 1 0,0111 3408 13 294 105
Chandra B. et., al (Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan)
57 2 0,0078 6172 21 296 112 66 30 15 1 0,0022 3844 16 299 118 67 2 0,0033 6144 24 298 110 68 3 0,0068 3689 14 296 124 69 4 0,0089 4086 16 296 125 70 5 0,1259 750 3 191 75 71 15 1 0,1156 1519 7 197 94 72 2 7,7322 2854 13 300 112 73 3 0,0045 1798 8 298 123 74 4 0,12 1668 8 197 82 75 5 0,0066 1755 7 297 131 76 45 1 0,0022 2044 11 299 125 77 2 0,0044 1700 9 298 135 78 3 0,01 1609 8 295 119 79 4 0,0022 2271 12 299 118 80 5 0,0133 2614 14 291 124 81 45 15 1 2,9202 2532 13 300 132 82 2 0,0233 2364 11 286 122 83 3 0,0022 3535 18 299 123 84 4 0,0102 2509 12 295 125 85 5 0,0123 1737 8 292 122 86 30 1 0,0022 2466 13 299 128 87 2 0,0078 2740 15 295 124 88 3 0,0056 1399 8 297 123 111 30 30 15 1 1,3863 3140 17 300 139 112 2 1,6518 3244 19 300 127 113 3 6,548 2027 11 300 115 114 4 0,0133 855 5 294 127 115 5 0,0044 3214 18 298 115 116 30 1 7,009 2510 15 300 123 117 2 0,0111 2553 14 295 118 118 3 0,1189 914 5 195 98 119 4 8,0416 914 5 300 118
Hidden layer 1 yang terpilih Kombinasi Hidden layer 1 pilihan dengan hidden layer 2 yang terpilih JST yang terpilih dengan hasil yang terbaik
Gambar 11 menunjukan proses training (pelatihan) JST. Hasil ini dapat dilihat pada Tabel 2 yang berisi tentang penentuan hidden layer berdasarkan banyaknya data uji yang dikenali.
Berdasarkan  Tabel  2  dengan  jumlah  data  latih  100/jenis  dan  data  uji  80/jenis, menghasilkan  sebuah  data  yaitu  warna  hijau  tua  merupakan  hasil  dari  1  hidden  layeri  yang memberikan hasil pengenalan pada data uji yang tinggi, selanjutnya warna hijau muda
Chandra B. et., al Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan
100
merupakan 2 hidden layer yang memberikan hasil terbaik dalam pengenalan data uji, dan yang terkahir warna biru merupak 3 hidden layeri yang memberikan hasil maksimal dari pengenalan data uji.
Untuk penentuan hasil pengujian terhadap arsitektur JST, dilakukan perhitungan dengan menggunakan confusion matrix untuk mendapatkan hasil recall, precision, dan accuracy.
Tabel 3 Hasil Pengujian JST Dengan Banyak
Data Uji 80/jenis
Target Output Jenis Tepung Terigu Kunci Biru Sani  Segitiga Biru Kunci Biru 51 19 10 Sania 40 39 1 Segitiga Biru 30 12 38 Jumlah 121 70 49
Pada Tabel 3 menunjukan hasil dari pengujian jenis tepung terigu pada model JST dengan jumlah data latih sebanyak 80 citra untuk setiap jenis. Kemudian dilakukan perhitungan untuk mendapatkan  tingkat  akurasi  pengenalan  jenis  tepung  terigu  terhadap  data  uji  dengan menggunakan confusion matrix pada Tabel 3.
Tabel 4 Hasil Perhitungan

## Confussion Matrix Pada Data Uji
TP FP FN TN Hasil % Accuracy Precision Recall Kunci Biru 51 29 70 90 58,75 63,75 42,15 Sania 30 41 31 129 76 48,75 55,71 Segitiga Biru 38 42 11 139 76,96 47,5 77,55 Rata-rata 68,57 53,33 58,47
Pada  Tabel  4  menunjukan  hasil  perhitungan  dengan  confusion  matrix  pada  proses pengujian terhadap model JST untuk mengenali 3 jenis tepung terigu  pada roti goreng dengan banyak data latih 100 citra/jenis dan data uji 80/jenis. Didapatkan hasil perhitungan dengan rata- rata akurasi sebesar 68,57%, rata-rata presisi sebesar 53,33% dan rata-rata recall sebesar 58,47%.

## 4. KESIMPULAN
Dari  Hasil  penelitian  penelitian  dan  pembahasan  yang  sudah  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa hasil pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan kamera dengan resolusi  16MP,  jarak  potret  sejauh  ±20  cm,  citra  pemotongan  sebesar  450x450px  dan menggunakan data latih sebanyak 100citra/jenis dan data uji sebanyak 80 citra/jenis serta dengan menggunakan ekstraksi fitur LBP dan metode jaringan saraf tiruan didapatkan sebuah hasil bahwa pengenalan jenis tepung terigu pada roti goreng dengan menggunakan neuron sebanyak 30 neuron pada layer1, 30 neuron pada layer2 dan 15 neuron pada layer3 memberikan hasil  yang terbaik dalam pengenalan data uji dibandingkan jumlah neuron yang lain pada 2.
Hasil terbaik yang diperoleh pada pengenalan jenis tepung terigu pada roti goreng dengan menggunakan banyak data latih sebanyak 300 citra memberikan hasil pengenalan sebanyak 300
Chandra B. et., al (Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan)
citra dan menggunakan data uji sebanyak 240 citra memberikan hasil pengenalan sebanyak 139 citra.  Hasil  pengujian  dengan  menggunakan  confusion  matrix  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  4 memberikan nilai rata-rata untuk akurasi sebesar 68,75%, untuk presisi sebesar 53,33% dan untuk recall sebesar 58,57%.
Berbeda  dengan  penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  objek  yang  sama  yaitu  roti goreng dengan menggunakan ekstraksi fitur GLCM dan metode jaringan saraf tiruan. Ternyata hasilnya berbeda pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan ekstraksi fitur LBP dan metode jaringan saraf tiruan.
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penulis  memberikan  saran  untuk  penelitian selanjutnya sebagai berikut:Penggunaan metode yang berbeda untuk meningkatkan kualitas citra digital khususnya pada peningkatan kontras citra.Penelitian selanjutnya disarankan pada proses pengujian dilakukan dengan menggunakan data uji yang berbeda dari penelitian.

## 5. SARAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penulis  memberikan  saran  untuk  penelitian selanjutnya sebagai berikut:
1. Penggunaan metode yang berbeda untuk mendapatkan hasil ciri yang lebih baik terhadap citra  latih  dan  citra  uji  yang  mungkin  akan  menghasilkan  hasil  yang  lebih  baik  dari penelitian yang sudah dilakukan khususnya dalam pengenalan jenis tepung terigu pada roti goreng.
2. Mengubah  ukuran  resolusi  kamera,  jarak  potret,  ukuran  untuk  pemotongan  citra  serta jumlah data baik untuk data latih dan data uji yang akan digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Terigu, "http://www.bogasari.com/product/tepung-terigu," PT. Bogasari, [Online]. Available: http://www.bogasari.com. [Accessed 10 June 2020].
[2]   M. Yusuf and D. Juliansah, "Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti," STMIK GLoba Informatika MDP, Palembang, 2019.
[3]   A. Rahmah, . F. Hamzah and R. , "Penggunaan Tepung Komposit dari Terigu, Pati Sagu, dan Tepung Jagung dalam Pembuatan Roti Tawar," JOM FAPERTA, vol. 4, no. 1, 2017.
[4]   R. Rauf and D. Sabrini, "Daya Serap Air sebagai Acuan untuk Menentukan Volume dalam Pembuatan Adonan Roti dari Campuran Tepung Terigu dan Tepung Singkong," AGRITECH, vol. 35, no. 3, 2015.
[5]   Y. Z. d. Xiang, "Identification of Wood Defects Based on LBP Features," in IEEE Xplore, 2016.
[6]   R. &. B. S. A. T. Marcelino, "Apllication for Identifying Classical Surakarta Batik Patterns (APECOBA) Based on Android with the LBP Method," Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi, vol. 8, no. 1, pp. 34-41, 2019.
[7]   N. B. M. &. P. E. I. Hayaty, "Penerapan Algoritma Local Binary Pattern untuk Pengenalan Pola Sidik Jari," Jurnal Sustainable, vol. 6, no. 2, pp. 74-79, 2017.
[8]   C. H. M. B. R. &. S. N. Aditya, "Batik Classification Using Neural Network with Gray Level Co- Occurrence Matrix and Statistical Color Feature Extraction.," in Internasional Conference on Information, Communication Technology and System (ICTS), 2015.
[9]   R. S. J. Y. &. P. I. Amat, "Implementasi Metode Local Binary Patterns untuk Pengenalan Pola Huruf Hiragana dan Katakana pada Smartphone.," Jurnal Ilmu Teknologi Informasi, vol. 15, no. 2, pp. 162-172, 2017.
Chandra B. et., al Identifikasi Jenis Tepung Terigu Pada Roti Goreng Berdasarkan Fitur LBP dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan
102
[10] I. N. A. &. F. Fathurrahman, "Identifikasi Kematangan Mentimun Berbasis Citra Digital menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation.," Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. 2, no. 1, 2019.
[11] T. M. E. &. S. V. Sutojo, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Andi Offset, 2011.
[12] M. E. Al Rivan and S. Devella, "PENGENALAN IRIS MENGGUNAKAN FITUR LOCAL BINARY PATTERN DAN RBF CLASSIFIER," Simetris, vol. 11, no. 1, pp. 97-106, 2020.