## PEMBELAJARAN RESILIENT BACKPROPAGATION DENGAN CIRI
MOMENT INVARIANT DAN WARNA RGB UNTUK KLASIFIKASI

## BUAH JERUK KEPROK
Derwin R. Sina , Dedy Dura, Yelly Y. Nubuasa
Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains Dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Jl.Adisucipto Penfui,Kupang, Nusa Tenggara Timur, Indonesia
Email: derwinsina@staf.undana.ac.id

## Abstract
Jeruk  keprok  merupakan  salah  satu  komoditas  yang  beredar  luas  dipasaran.  Proses  pemasaran harus melalui proses klasifikasi jeruk keprok kedalam kelompok baik dan cacat. Proses klasifikasi pada penelitian ini menggunakan pengolahan citra digital dan jaringan saraf tiruan (JST). Bidang ilmu  citra  berfungsi  untuk  mendapat  ciri  moment  invariant  dan  warna RGB  sedangkan  jaringan saraf  tiruan  untuk  proses  pembelajaran  menggunakan  metode  resilliant  bankpropagation. Penelitian  ini  mengunakan  320  data  citra,  berasal  dari  17  buah  jeruk  keprok  dimana  10  buah diambil dari 4 sisi berbeda dengan jumlah 40 buah dan 7 buah diambil dari 5 sisi yang berbeda dan  dikenakan  rotasi  sebanyak  8  kali  (0         )  dengan  jumlah 280 citra. Penggujian dilakukan sebanyak 10 kali terhadap parameter neuron hidden 5, 7 dan 10 dan  learning  rate  1,  0.1  dan  0.001.  Hasil  pengujian  menunjukan  kombinasi  parameter  terbaik adalah  5 neuron hidden pada learning rate 0,1 dengan nilai akurasi sebesar 99,80% dan waktu pengujian 3,092 ms.
Kata kunci:  Jeruk keprok;  citra;   jaringan saraf tiruan (JST);  moment  invariant; RGB; resilient backpropagation.

## Abstract
Tangerines  are  one  of  the  commodities  which  is widely  distributed  in  the  market. The  marketing process  should  be  going  through  a  classifying  process  into  good  or  defective  clusters.  The classification process in this research used Digital Image Processing and Artificial Neural Network. The field of image science operates to obtain moment invariant features and RGB colors while the artificial neural network for the learning process uses the resilliant bankpropagation method. This research  utilized  320  image  data  from  17  tangerines  where  10  of  them  were  captured  from  4 dissimilar sides with total of 40 images and 7 fruits were captured from 5 different sides and was rotated 8 times (0         ) with a total of 280 images. The testing performed was 10 times towards the neuron hidden 5, 7 and 10 and learning rate 1, 0.1, and 0.001. The result shown the best parameter combination was 5 neuron hidden on 0.1 learning rate with the accuracy value of 99.80% and a test time of 3.092 ms.
Keywords: Tangerines; image; artificial neural network (ANN); moment invariant; RGB; resilient backpropagation.

## PENDAHULUAN
Jeruk dengan nama latin limau merupakan  jenis  buah  dari  anggota  suku  jeruk dengan  marga citru. Salah  satu  jeruk  yang digemari oleh masyarakat adalah jeruk keprok.
Selain  memiliki  rasa  yang  manis,  bentuk  dan warna  yang  sangat  khas  membuat  jeruk  ini sangat  mudah  dikenali.  Hasil  budidaya  jeruk keprok  dapat  dijumpai  di  pusat  perbelanjaan seluruh  Indonesia.  Bentuk  bulat,  warna  kulit bersih tanpa memar/ kecacatan merupakan
batas  standar  teratas  yang  digunakan  untuk diedarkan di pasaran [1,2].
Proses  klasifikasi  terhadap  kelompok jeruk yang banyak akan memakan waktu yang lama dan kemungkinan terjadi kesalahan sangat besar.  Maka  pengelompokan  akan  cepat  dan efektif  apabila  dilakukan  melalui  proses komputerisasi  agar  mampu  meminimalisir kesalahan  yang  biasanya  dilakukan  dengan mata telanjang.
Bidang ilmu yang dapat digunakan untuk proses  klasifikasi  adalah  pengolahan  citra
digital untuk proses klasifikasi berdasarkan ciri warna pada sebuah citra. Citra yang dihasilkan dari  jeruk  akan  diekstrak  kedalam  nilai  yang akan diambil sebagai ciri dari sebuah citra guna dilakukan pembelajaran untuk proses klasifikasi [3,4].
Diharapkan melalui penelitian ini, dapat bermanfaat bagi pengembangan penelitian lain untuk studi pengolahan citra dan pembelajaran jaringan saraf tiruan.
Beberapa  penelitian  yang  mendukung penelitian  ini  tentang  pengolahan  citra  digital dan  jaringan  saraf  tiruan  adalah  Pengenalan sidik jari menggunakan Resilient Backpropagation Neural Network dengan Praproses Transformasi Wavelet [4], Pengukuran  Cacat  Tekstur  pada  Kulit  Jeruk Keprok dengan Klasifikasi Pixel [5], Pengenalan  daun  tanaman  menggunakan Bentuk Berdasarkan Fitur dan Pengklasifikasian  dengan Neural  Network [6],
Pengenalan  Pola  Pada  Citra  Digital    Dengan Fitur Moment Invariant [3],  Pengujian  Citra Jeruk Baby untuk  mengetahui  Area  Cacat Menggunakan Klasifikasi Pixel [7], Peramalan Luas Panen Dan Produksi Padi Di Jawa Timur Dengan  Metode  Resilient-Backpropagation (RPROP) Neural Network [8], dan
Implementasi  Jaringan Syaraf Tiruan Resilient Backpropagation  dalam  Memprediksi  Angka Harapan Hidup Masyarakat Sumatera Utara [9].

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan  metode  pembelajaran Resiliant Backpropagation dengan ciri moment invariant dan warna RGB untuk klasifikasi buah jeruk keprok.
Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan citra dari buah jeruk keprok. Jeruk  keprok  didapat  dari  pedagang  dan pengambilan  citra  jeruk  keprok  menggunakan kamera  digital.  Data  terdiri  dari  17  buah  jeruk keprok.  10  buah  buah  jeruk  keprok  akan diambil dari 4 sisi yang berbeda dengan jumlah 40 citra dan 7 buah akan diambil dari 5 sisi yang berbeda  dan dikenakan rotasi sebanyak 8 kali (0           ) dengan  jumlah  280  citra.  Total  data  yang dikumpulkan sebanyak 320 data.

## LANDASAN TEORI

## Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  adalah  tahap  pengambilan citra  analog  (foto,  gambar,  lukisan  dan  lain- lain)  menggunakan  kamera  atau scanner dan dikonversikan  menjadi  citra  digital.  Akuisisi citra  bertujuan  untuk  menentukan  data  dan dapat  diubah/ resize ukuran  pikselnya  menjadi lebih  besar  atau  kecil,  mengatur  intensitas warna menjadi lebih terang atau gelap.

## Pre-procesing
Pre-processing merupakan teknik perubahan  citra  warna  menjadi  citra  abu-abu melalui  teknik grayscalling dan  citra  hitam putih menggunakan segmentasi otsu thresholding .
1. Grayscallin
g(x,y) = round (R* 0,3) + (G * 0,59) +
(B * 0,11)                                            (1)
2. Segmentasi otsu thresholding
a. Menghitung normalisasi histogram citra 𝑃𝑖 = 𝑛 𝑖 𝑁 (2)
b. Menghitung total nilai rata-rata histogram
𝜇 𝑇 =   ∑ 𝑖 𝐿 𝑖=0 ∗   𝑃 𝑖 (3) c. Menentukan nilai ambang 𝜎 𝐵 2 (𝑘 ∗ ) =   max 0≤𝑘≤𝐿 𝜎 𝐵 2 (𝑘) (4)
3. Binerisasi (0 dan 1) 𝑔(𝑥, 𝑦) = { 1 𝑖𝑓 𝑓(𝑥, 𝑦), ≥ 𝑇 0 𝑖𝑓 𝑓(𝑥, 𝑦), < 𝑇 (5)

## Moment Invariant
Moment  Invariant merupakan  sebuah metode pengambilan ciri dari sebuah citra. Ciri yang diambil dapat berupa posisi, area, orientasi dan ciri lainnya. Metode ini dikenalkan oleh Hu pada tahun 1962.
1. Persamaan dasar moment invariant
𝑚 𝑖𝑗 = ∑ ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑗 𝑁−1 𝑦=0 𝑀−1 𝑥=0 𝑎 𝑥𝑦 (6)
2. Moment Pusat 𝜇 𝑖𝑗 = ∑ ∑ (𝑥 − 𝑥 ′ ) 𝑖 𝑦 (𝑦 − 𝑦 ′ ) 𝑗 𝛼 𝑥𝑦 𝑥 (7)
3. Normalisasi
𝜂 𝑖𝑗 = 𝜂 𝑖𝑗 (𝜂 00 ) 𝜆 ;  𝜆 = (𝑖  +  𝑗)
2 + 1                 (8)
4. Hu Moment (7 ciri moment invariant)
ϕ 1 = 𝜂 20 +   𝜂 02 (9) ϕ 2 =   (𝜂 20 +   𝜂 02 ) 2 +   4𝜂 11 2 (10)
ϕ 3 = (η 30 +   η 12 ) 2 +   (η 21 +   η 03 ) 2 (11) ϕ 4 =   (η 30 +   η 12 ) 2 +   (η 21 +   η 03 ) 2 (12) ϕ 5 = (η 30 + 3η 12 ) (η 21 + η 03 ){(η 30 + η 12 ) 2 - 3(η 21 + η 03 ) 2 }+ (3η 21 +
η 03 )(η 21 + η 03 ){3((η 30 + η 12 ) 2 -(η 21 + η 03 ) 2 }                                                 (13) ϕ 6 = (η 20 + η 02 ){ (η 30 + η 12 ) 2 - (η 21 + η 03 ) 2 }+ 4η 11 (η 30 + η 12 ) (η 21 + η 03 )   (14) ϕ 7 =   (3η 21 +   η 30 )(η 30 + η 12 ){ (η 30 + η 12 ) 2 −  3 (η 21 +   η 03 ) 2 } +(3η 21 + η 30 ){3(η 30 + η 12 ) 2 + (η 21 + η 03 ) 2 }         (15)
K- Fold Cross Validation Proses cross validation dilakukan dengan membagi  data  menjadi  n  buah  partisi  dengan ukuran yang sama variabel data ke j (1,2,3,…) dan  seterusnya  [3].  Selanjutnya  proses  uji  dan latih  dilakukan  sebanyak  n  kali.  Dalam  iterasi ke-i  data  ke-n  akan  menjadi  data  uji  dan  latih dilakukan  sebanyak  n  kali.  Akuisisi cross validation dapat dihitung dengan persamaan :
𝑘 − 𝑓𝑜𝑙𝑑 𝑐𝑣 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 1 𝑘 ∑ 𝑀𝑆𝐸 𝑖 𝑘 𝑖=1 (1)

## Resilient Backpropagation (RPROP)
RPROP merupakan hasil pengembangan dari  algoritma backpropagation. Pembaharuan bobot  pada backpropagation dipengaruhi  oleh learning rate (laju pembelajaran) dan tergantung dari perubahan gradien ( 𝜕𝐸 𝜕𝑤 𝑗𝑖 ).
0) Inisialisasi semua bobot dengan bilangan acak kecil ( -1 s/d 1 atau -0.5 sd 0.5), atau gunakan inisialisasi bobot Nguyen widrow.
1) Selama kondisi belum terpenuhi, lakukan langkah 2 sampai 9.
2) Untuk setiap data pelatihan, lakukan langkah 3 sampai 7

## Fase I : feedforward
3) Tiap unit masukan ( x i , I = 1,2,…,n) menerima sinyal x i dan diteruskan ke unit-unit lapisan tersembunyi.
4) Hitung semua keluaran di unit tersembunyi ( z j , j = 1,2,.., p ) 𝑧_𝑖𝑛 𝑗 =   𝑉 0𝑗 +   ∑ 𝑥 𝑖 𝑠 𝑖=1 𝑣 𝑖𝑗 (17) 𝑧 𝑗 =  𝑓(𝑧 𝑖𝑛 𝑗 ) (18)
5) Hitung semua keluaran di unit keluaran ( y k , k = 1,2,..,n).
𝑦 𝑖𝑛𝑘 = 𝑊 𝑜𝑘 +    ∑ 𝑧 𝑗 𝑝 𝑗=1 𝑤 𝑗𝑘 (19) 𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦 𝑖𝑛 𝑘 ) (20)
Fase II : backward
6) Hitung  informasi error ( 𝛿 𝑘 ) berdasarkan kesalahan pada unit keluaran (𝑦 𝑘 ) . 𝛿 𝑘 = (𝑦 𝑘 +  𝑏)𝑓 ′ (𝑦 𝑖𝑛𝑘 ) (21)
7) Hitung  informasi error ( 𝛿 𝑗 )  pada  unit tersembunyi berdasarkan
kesalahan
penjumlahan pada delta masukan (𝛿 𝑘 ) . 𝜕_𝑖𝑛 𝑗 =   ∑ 𝛿 𝑘 𝑡 𝑘=1 𝑤 𝑗𝑘 (22) 𝛿 𝑗 =   𝛿_𝑖𝑛 𝑗 𝑓′(𝑧 𝑖𝑛𝑘 ) (23)

## Fase III : tahap perubahan bobot (RPROP)
8) Uji syarat berhenti. Kondisi berhenti ketika data error yang  dihasilkan  oleh  jaringan berada  pada  nilai  yang  lebih  kecil  sama dengan (≤) error target yang diharapkan atau iterasi  yang  dilakukan  telah  mencapai maksimum iterasi yang telah ditetapkan.
9) Hitung  semua  perubahan  bobot  pada neuron-neuron  output dan hidden. Tahap perubahan  bobot  akan  dilakukan  setelah semua  pola  telah  dihitung gradien dan informasi error- nya.
a). Jika 𝜕𝐸 𝜕𝑊 𝑖𝑘 (𝑡) ∗ 𝜕𝐸 𝜕𝑊 𝑖𝑘 (𝑡 − 1) > 0 (24)
maka
∆ 𝑗𝑘 (𝑡) = 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 (𝜂 + ∗  ∆ 𝑗𝑘 (𝑡) ; ∆ 𝑚𝑎𝑥 ) (25)
∆𝑤 𝑗𝑘 (𝑡) = −𝑠𝑖𝑔𝑛  ( 𝜕𝐸 𝜕𝑊 𝑗𝑘 (𝑡)) ∗  ∆ 𝑗𝑘 (𝑡) (26)
∆ 𝑗𝑘 (𝑡+1) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑡) +   ∆𝑤 𝑗𝑘 (𝑡) (27)
b. Jika 𝜕𝐸 𝜕𝑊 𝑖𝑘 (𝑡) ∗ 𝜕𝐸 𝜕𝑊 𝑖𝑘 (𝑡 − 1) <  0 (28)
maka
∆ 𝑗𝑘 (𝑡) = 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚  (𝜂 − ∗   ∆ 𝑗𝑘 (𝑡−1) ; ∆ 𝑚𝑖𝑛 ) (29) 𝑊 𝑗𝑘 (𝑡+1) =   𝑊 𝑗𝑘 (𝑡) − 𝑊∆ 𝑗𝑘 (𝑡−1) (30)
𝜕𝐸 𝜕𝑊 𝑖𝑘 (𝑡) = 0 (31)
c. Jika 𝜕𝐸 𝜕𝑊 𝑖𝑘 (𝑡) ∗ 𝜕𝐸 𝜕𝑊 𝑖𝑘 (𝑡 − 1) =  0 (32)
maka ∆𝑊 𝑗𝑘 (𝑡) = − 𝑠𝑖𝑔𝑛  ( 𝜕𝐸 𝜕𝑊 𝑗𝑘 (𝑡)) ∗   ∆ 𝑗𝑘 (𝑡) (33)
𝑊 𝑗𝑘 (𝑡+1) = 𝑊 𝑗𝑘 (𝑡) +   ∆ 𝑗𝑘 (𝑡) (34)
Untuk setiap bobot dan bias pada neuron- neuron hidden
a. Jika 𝜕𝐸 𝜕𝑉 𝑖𝑗 (𝑡) ∗ 𝜕𝐸 𝜕𝑉 𝑖𝑗 (𝑡 − 1) >  0 (35)
Maka ∆ 𝑖𝑗 (𝑡) = 𝑚𝑎𝑥𝑖𝑚𝑢𝑚 (𝜂 + ∗   ∆ 𝑗𝑘 (𝑡−1) ; ∆ 𝑚𝑎𝑥 ) (36) ∆𝑉 𝑖𝑗 (𝑡) = − 𝑠𝑖𝑔𝑛  ( 𝜕𝐸 𝜕𝑉 𝑖𝑗 (𝑡)) ∗   ∆ 𝑖𝑗 (𝑡) (37)
𝑉 𝑖𝑗 (𝑡) = 𝑉 𝑖𝑗 (𝑡) +   𝑉 𝑖𝑗 (𝑡) (38) b. Jika 𝜕𝐸 𝜕𝑉 𝑖𝑗 (𝑡) ∗ 𝜕𝐸 𝜕𝑉 𝑖𝑗 (𝑡 − 1) <  0 (39)
Maka
∆ 𝑖𝑗 (𝑡) = 𝑚𝑎𝑥𝑖𝑚𝑢𝑚  (𝜂 − ∗  ∆ 𝑗𝑘 (𝑡−1) ; ∆ 𝑚𝑖𝑛 ) (40) ∆𝑉 𝑖𝑗 (𝑡+1) = ∆ 𝑖𝑗 (𝑡) −   ∆𝑉 𝑖𝑗 (𝑡−1) (41)
𝜕𝐸 𝜕𝑉 𝑖𝑗 (𝑡) = 0 (42)
c. Jika 𝜕𝐸 𝜕𝑉 𝑖𝑗 (𝑡) ∗ 𝜕𝐸 𝜕𝑉 𝑖𝑗 (𝑡 − 1) =  0 (43)
Maka
∆𝑉 𝑖𝑗 (𝑡) = − 𝑠𝑖𝑔𝑛  ( 𝜕𝐸 𝜕𝑉 𝑖𝑗 (𝑡)) ∗   ∆ 𝑖𝑗 (𝑡) (44) ∆𝑉 𝑖𝑗 (𝑡+1) = ∆ 𝑖𝑗 (𝑡) +   ∆𝑉 𝑖𝑗 (𝑡) (45)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Flowchart Sistem
Proses klasifikasi buah jeruk keprok dari tahap  akuisisi  hingga  klasifikasi  citra  dapat dijelaskan menggunakan flowchart pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart sistem
Pengujian Sistem Tahap pengujian parameter menggunakan  5 fold dan  variasi  parameter menggunakan learning  rate 1,  0.1  dan  0.01, serta neuron  hidden 5,  7  dan  10  dengan penguian yang dilakukan sebanyak 10 kali.
Tabel 1. Rata-rata 10 kali pengujian menggunakan Neuron Hidden 5 Fold  Akurasi Latih (%) Rata- rata Waktu (ms) Akurasi Uji (%) Rata- rata Waktu (ms) Rata- rata Akurasi Total(%) Learning Rate = 1 1 100 1.354 100 985 100 2 100 3.243 99,91 3.379 99,95 3 100 4.497 98,44 4.623 99,22 4 100 7,057 99,78 7.192 99,89 5 100 8.881 98,44 9.041 99,22 rata- rata 100 2.087 99,31 2.012 99,65 Learning Rate = 0,1 1 100 1.841 99,45 1.977 99,72 2 100 3.033 98,44 3.178 99,22 3 100 4.767 99,82 4.904 99,9 4 100 6.598 100 6.734 100 5 100 7.949 100 8.076 100 rata- rata 100 2.922 99,53 3.092 99,76 Learning Rate = 0,01 1 100 2.220 99,81 2.351 99,87 2 100 3.308 98,44 3.529 99,22 3 100 5.680 98,82 5.757 99,42 4 100 8.289 100 8.406 100 5 100 11.503  99,9 11.670  99,95 rata- rata 100 3.276 99,38 3.465 99,69 Pengujian  sistem  menggunakan 5-fold cross  validation untuk neuron  hidden 5 menunjukan  hasil  rata-rata  akurasi  tertinggi sebesar  99.76%  pada learning  rate  0,1 .
Sedangkan  hasil  rata-rata  akurasi  terendahnya sebesar  99,65%  dengan  menggunakan  nilai learning rate sebesar 1.
Tabel 2. Rata-rata 10 kali pengujian menggunakan Neuron Hidden 7 Fold  Akurasi Latih (%) Rata- rata Waktu (ms) Akurasi Uji (%) Rata- rata Waktu (ms) Rata- rata Akurasi total% Learning Rate = 1 1 100 1.946 99,54 1.757 99,77 2 100 2.435 98,44 2.824 99,22 3 100 3.455 97,65 3.671 98,82 4 100 4.561 100 4.698 100 5 100 6.299 100 6.455 100
rata- rata 100 1.492 99,12 1.513 99,56 Learning Rate = 0,1 1 100 4.621 95,31 4.739 97,65 2 100 6.164 99,78 6.274 99,89 3 100 7.536 100 7.617 100 4 100 8.977 98,44 9.122 99,22 5 100 10.898  100 10.743  100 rata- rata 100 3.147 98,71 2.289 99,35 Learning Rate = 0,01 1 100 2.136 100 2.397 100 2 100 3.695 99,84 3.256 99,92 3 100 5.154 99,94 5.091 99,97 4 100 6.672 100 6.762 100 5 100 7.328 96,88 7.424 98,44 rata- rata 100 3.672 99,33 2.497 99,66
Pengujian  sistem  menggunakan 5-fold cross  validation untuk neuron  hidden 7 menunjukan  hasil  rata-rata  akurasi  tertinggi sebesar  99.66%  pada learning  rate  0,01 . Sedangkan  hasil  rata-rata  akurasi  terendahnya sebesar  99,56%  dengan  menggunakan  nilai learning rate sebesar 1.
Tabel 3. Rata-rata 10 kali pengujian menggunakan Neuron Hidden 7 Fold Akurasi Latih (%) Rata- rata Waktu (ms) Akurasi Uji (%) Rata- rata Waktu (ms) Rata- rata Akurasi Total% Learning Rate = 1 1 100 1.425 100 1.166 100 2 100 1.684 96,88 1.225 98,44 3 100 2.763 98,44 2.914 99,22 4 100 3.798 95,87 3.303 97,93 5 100 6.224 100 5.633 100 Rata- rata 100 2.221 98,23 1.228 99,11 Learning Rate = 0,1 1 100 1.480 100 1.685 100 2 100 3.056 99,75 3.201 99,87 3 100 4.487 98,44 4.682 99,22 4 100 5.578 100 5.605 100 5 100 7.669 100 7.638 100 rata- rata 100 2.423 99,63 2.984 99,81 Learning Rate = 0,01 1 100 3.525 100 3.623 100 2 100 4.973 99,65 5.341 99,82 3 100 5.545 98,67 6.785 99,33 4 100 8.015 98,44 8.175 99,22 5 100 9.796 100 9.823 100 rata- rata 100 3.228 99,35 4.225 99,67
Pengujian  menggunakan 5-fold  cross validation untuk neuron hidden 10 menunjukan hasil rata-rata akurasi tertinggi sebesar 99.81% pada learning  rate  0,1 .  Sedangkan  hasil  rata- rata  akurasi  terendahnya  sebesar  99,11% dengan  menggunakan  nilai learning  rate sebesar 1
Tabel 4. Rata-rata 10 kali pengujian dengan variasi nilai learning rate dan neuron hidden menggunakan 5 fold cross validation Hidde Learning Rate Waktu (ms) Rata-rata Akurasi (%) 5 1 2.012 99,55 5 0,1 3.092 99,80 5 0,01 3.465 99,76 7 1 1,513 99,49 7 0,1 2.289 98,62 7 0,01 2.497 99,35 10 1 1,228 99,06 10 0,1 2.984 99,67 10 0,01 4.225 99,67
Rata-rata  dari  pengujian  yang  dilakukan sebanyak 10 kali menunjukan akurasi tertinggi pada parameter neuron hidden 5, learning rate 0,01 dan rata-rata waktu 3.092 ms dengan nilai akurasi  sebesar  99,80%.  Sedangkan  akurasi terendah  sebesar  98,62%  dengan  parameter neuron hiden 7 pada learning rate 0,1 dan rata- rata waktu pembelajaran 2.289 ms.
Adapun  beberapa  sampel  data  dipilih secara  acak  dari  data  latih  maupun  uji  untuk menunjukkan ketepatan sistem dalam mengklasifikasikan  citra  320  jeruk  yang digunakan dalam penelitian ini. Sampel beserta dengan  hasil  klasifikasi  ke  dalam  kategori “bagus”  dan  “cacat”  pada  sistem  dapat ditunjukkan pada tabel 5 berikut ini
Tabel 5.  Hasil klasifikasi jeruk dalam kedalam
kategori bagus dan cacat No. Citra Hasil 1 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 2 Data Latih Target  : Cacat Output  : Cacat 3 Data Latih Target  : Cacat Output  : Cacat
4 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 5 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 6 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 7 Data Latih Target  : Cacat Output  : Cacat 8 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 9 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 10 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 11 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 12 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 13 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 14 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 15 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 16 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 17 Data Latih Target  : Cacat Output  : Cacat 18 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 19 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus 20 Data Latih Target  : Bagus Output  : Bagus PENUTUP Kesimpulan
Penelitian untuk mengklasifikasikan buah jeruk keprok kedalam kelompok baik dan cacat  dengan  metode  pembelajran Resilient Backpropagation dengan ciri moment invariant dan  warna  RGB  menunjukan  rata-rata  dari  10 kali  pengujian  terbaik  yang  dihasilkan  oleh sistem adalah sebesar 99,80% dengan menggunakan 5 neuron hidden dan inisialisasi learning  rate 0.1  dengan  watu  3,092  ms. Sedangkan  rata-rata  akurasi  dari  10  kali pengujian  yang  dihasilkan  oleh  sistem  melalui cross validation adalah sebesar 98,62% dengan menggunakan 10 neuron hidden dan learning rate 1  dengan  rata-rata  waktu  yang  dihasilkan sebesar  2,289  ms.    Melalui  percobaan  ini terbukti  bahwa  parameter neruon  hidden dan learning  rate mampu  mempengaruhi  nilai akurasi dari pengujian yang dilakukan.

## Saran
Proses  akuisisi  citra  dapat  dilengkapi dengan pengolahan bagian tepi citra jeruk yang tidak  dimasukan  pada  penelitian  ini  atau menggunakan  metode  semacamnya  untuk mendeteksi bagian tepi dari gambar. Kemudian data  yang  digunakan  dapat  lebih  baik  antara jeruk  baik  dan  cacat  dan  mengurangi bias/pantulan  cahaya  pada  permukaan  citra pada  saat  pengambilan  citra  menggunakan kamera

## DAFTAR PUSTAKA
1 Standar  Nasional  Indonesia.  Jeruk keprok. Badan Standar Nasional
Indonesia. 2009. 2 Purwanti I. 2014. Sebaran Jeruk Keprok di Indonesia. Balitjestro. http://balitjestro.litbang.pertanian.go.id/ sebaran-jeruk-keprok-di-indonesia/ Tersedia di http://balitjestro.litbang.pertanian.go.id/ sebaran-jeruk-keprok-di-indonesia/.
3 Septiarini  A.  2012.  Pengenalan  Pola Pada Citra Digital dengan Fitur Momen Invariant. J. Inform. Mulawarman. 7 (1):
8.
4 Arkiang  A.  Identifikasi  Tanda  Tangan Offline  Menggunakan  Local  Binary Pattern  8  Rotasi  Dengan  Pembelajaran Resilient Propagation. Universitas Nusa
Cendana. 5 Oktabroni  IN.  Pengenalan  Sidik  Jari Menggunakan Resilient Backpropagation Neural Network
Dengan Praproses Transformasi Wavelet. Institut Pertanian Bogor. 6 Nugroh  HF.  Pengukuran  Cacat  Tekstur Pada  Kulit  Jeruk  Keprok  dengan Klasifikasi  Pixel.  Universitas  Dian Nuswantoro Semarang.
7 Putri  E.  2018.  Pengujian  Citra  Jeruk Baby  Untuk  Mengetahui  Area  Cacat Menggunakan Klasifikasi Pixel. J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. 7 (1): 73. 8 Aulia F, Sulistijanti W. 2019. Peramalan
Luas  Panen  dan  Produksi  Padi  di  Jawa Timur dengan Metode Resilient Backpropagation (RPOP) Neural Network.  9  th  Univ.  Res.  Colloqium 2019 Univ. Muhammadiyah Purworejo.
9 (1): 9 Sinaga  S,  Wanto  A,  Solikhun  S.  2019. Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan
Resilient Backpropagation dalam Memprediksi  Angka  Harapan  Hidup Masyarakat Sumatera Utara. Infomedia.
4 (2): 81.