## IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT BERDASARKAN WARNA MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) BACKPROPAGATION

## Abstract
[ Identification  Of  Tomato  Based  On  Color  Using  The  Backpropagation  Artificial  Neural  Network  (Ann) Method ] The development of industrial agriculture and plantations in Indonesia is growing so rapidly. One of the stages in the processing of plantation products is the selection of products based on their quality  (eg  fruit  ripeness  level).  The  process  of  selecting  agricultural  and  plantation  products  is generally  very  dependent  on  human  perception  of  the  color  composition  of  the  image.  The  manual method is carried out based on direct visual observation of the fruit to be classified. Identification with this method has several weaknesses, including the relatively long time required and the production due to  human  visual  limitations,  fatigue  levels  and  differences  in  perceptions  of  fruit  quality.  The development  of  artificial  neural  network  (ANN)  research  makes  it  possible  to  sort  agricultural  and plantation  products  automatically  with  the  help  of  image  processing  applications.  Identification  of tomato fruit maturity applies the backpropagation learning method. Handphone is used for identifying media  as  taking  pictures  of  tomatoes.  The  success  rate  of  tomato’s  ripeness  obtained  by  using  the backpropagation learning method with a success rate of 96% .
Keywords: Artificial Neural Network, Backpropagation, Tomato .

## Abstrak
Industri pertanian dan perkebunan di Indonesia saat ini berkembang dengan sangat pesat. Salah satu tahap dalam proses  pengolahan  hasil  perkebunan  adalah  pemilihan  produk  berdasarkan  kualitasnya  (misalnya  tingkat kematangan buah). Proses pemilihan hasil pertanian dan perkebunan umumnya sangat bergantung pada presepsi manusia  terhadap  komposisi  warna  yang  dimiliki  citra  yaitu  buah-buahan.  Cara  manual  dilakukan berdasarkan pengamatan  visual  secara  langsung  pada  buah  yang  akan  diklasifikasi.  Identifikasi  dengan  cara  ini  memiliki beberapa  kelemahan  diantaranya  adalah  waktu  yang  dibutuhkan  relatif  lama  serta  menghasilan  produk  yang beragam karena adanya keterbatasan visual manusia, tingkat kelelahan dan perbedaan persepsi antar mutu buah. Perkembangan  penelitian  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  memungkinkan  untuk  memilah  produk  pertanian  dan perkebunan  secara  otomatis  dengan  bantuan  aplikasi  pengolahan  citra.  Identifikasi  kematangan  buah  tomat  ini menerapkan  metode  pembelajaran  Backpropagation.  Pendukung  identifikasi  menggunakan  bantuan  media handphone  sebagai  pengambilan  gambar  buah  tomat.  Tingkat  keberhasilan  kematangan  buah  tomat  yang didapatkan menggunakan metode pembelajaran backpropagation dengan tingkat keberhasilan 96 %.
Kata kunci : Backpropagation, Jaringan syaraf tiruan, Tomat.
T.M Johan 1) dan Iza Rifna 2)
1) Dosen Jurusan Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Bireuen – Aceh
2) Mahasiswa Jurusan Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Bireuen – Aceh e-mail : johantm1959@gmail.com
corresponder author : johantm1959@gmail.com

## 1. Pendahuluan
Hasil  industri  pertanian  dan  perkebunan  sangat  berkembang  pesat.  Memilih  produk  berdasarkan  kualitas (misalnya kematangan buah) merupakan salah satu hal yang penting dalam tahap proses pengolahan hasil pertanian dan  perkebunan.  Produk  hasil  pertanian  dan  perkebunan  umumnya  sangat  bergantung  pada  persepsi  manusia terhadap komposisi warna yang dimiliki citra (buah-buahan).
Cara  manual  dilakukan  berdasarkan  pengamatan visual  secara  langsung  pada  buah  yang  akan  diklasifikasi. Kelemahan  klasifikasi  buah  secara  manual  sangat  dipengaruhi  oleh  subjektifitas  petugas  penyortiran  sehingga dalam kodisi  tertentu tidak spesifik  pengklasifikasiannya. Identifikasi  dengan cara menual  memiliki  kelemahan yaitu membutuhkan waktu yang relatif lama, dan perbedaan persepsi tentang mutu buah.
Perkembangan teknologi yang semakin canggih dalam pengolahan citra digital memungkinkan untuk memilah produk pertanian dan perkebunan tersebut secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolah citra.  Berdasarkan uraian diatas maka diharapkan dapat membangun sebuah sistem “Identifikasi kematangan buah tomat berdasarkan warna  menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  Backpropagation”.  Lebih  lanjut  hal  ini  dapat memudahkan dalam penyortiran tingkat kematangan buah.(Deswari et al., 2013; Tanjung, 2014)

## A. Tomat
Tomat atau dengan bahasa latin  disebut  Lycopersium esculentm  merupakan tanaman tumbuhan dari  family Solanacease.  Kata  “tomat”  berasal  dari  kata  dalam  bahasa  Spanyol,  dimana  tomat  merupakan  keluarga  dekat kentang (Sabiro & Rahayu, 2017) .

## B. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan syaraf tiruan merupakan sebuah jaringan yang dirancang untuk menyerupai kinerja otak manusia yang bertujuan  untuk  melaksanakan  suatu  tugas  tertentu  (Haykin,  2001).  Jaringan  syaraf  tiruan  akan mentransformasikan  informsi  dalam  bentuk  bobot  dari  satu  neuron  ke  neuron  yang  lainnya.  Pada  umumnya struktur  dasar  jaringan  syaraf  tiruan  terdiri  dari  3  lapisan  neuron,  yaitu:  lapisan  input  atau  masukan,  lapisan tersembunyi, dan lapisan output atau keluaran .

## C. Backpropagation
Backpropagation melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali pola yang digunakan selama pelatihan, serta kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola yang serupa (tapi tidak sama) dengan pola yang dipakai saat pengujian (Deswari et al., 2013; Hietania et al., 2012).
Gambar 1. Arsitektur Backpropagation Sumber (Hietania et al., 2012)
Berikut merupakan rumus untuk mendeteksi hasil pelatihan dan pengujian dan model Backpropagation.
Keberhasilan Pelatihan = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑢𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑢𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛 𝑥 100% ............(1)
% Keberhasilan Pengujian = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑢𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑢𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥 100% .......(2)

## 2. Metode
Metode  pembuatan  perangkat  lunak  ini  adalah  dengan  menggunakan  metode  waterfall.  Model  waterfall mengambil kegiatan proses berdasarkan spesifikasi, pengembangan, validasi, dan evolusi serta mewakili kegiatan
tersebut  sebagai  fase  terpisah  seperti  spesifikasi  persyaratan,  perancangan  perangkat  lunak,  implementasi, pengujian  dan  sebagainya  (Hidayat  et  al.,  2017;  Susanto  Anna  Dara  Andriana,  2016).  Adapun  tahapan  dalam model waterfall adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Metode Waterfall (Hidayat et al., 2017)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa Sistem
Analisa sistem adalah menguraikan sistem informasi yang sedang berjalan secara utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan-permasalahan yang terjadi dan  kebutuhan-kebutuhan  yang  diharapkan  sehingga  dapat  diusul  kebaikan-kebaikannya.  Analisis  merupakan tahapan yang paling penting, karna kesalahan dalam tahap ini akan menyebabkan kesalahan ditahap selanjutnya. Fitur yang disediakan dalam aplikasi ini adalah hanya identifikasi kematangan buah dengan informasi nilai warna RGB (Red-Green-Blue) menggunakan metode pembelajaran backpropagation sebagai klasifikasinya (Bustomi & Dzulfikar, 2014) .

## B. Perancangan Sistem
Pada perancangan proses untuk aplikasi identifikasi kematangan buah tomat berdasarkan warna menggunakan metode jaringan syaraf tiruan (JST) akan disajikan kedalam bentuk flowchart dan proses identifikasi buah tomat menggunakan backpropagation.
Gambar 3. Metode jaringan syaraf backpropagation (Deswari et al., 2013)
Pada jaringan syaraf tiruan backpropagation ini mempunyai 3 input warna citra yaitu RGB (Red, Green, Blue). Masing-masing input layer menuju ke 15 lapisan tersembunyi (hiden layer) dan masing-masing hiden layer menuju
ke 3 output layer yang menghasilkan 3 keluaran yaitu muda keadaan tomat masih mentah, setengah matang dan matang.

## C. Implementasi Sistem
Dalam identifikasi terdapat 2 proses yaitu pelatihan dan pengujian. Dari hasil pelatihan dan pengujian sistem didapatkan  tingkat  keberhasilan  program  untuk  mengidentifikasi  kematangan  buah  tomat  menggunakan  back propagation. Tingkat  kematangan  buah  tomat  dibedakan  atas  klasifikasi  mentah,  setengah  matang dan  matang. Pada pengujian data gambar buah tomat untuk menentukan keberhasilannya dalam mengenali klasifikasi buah.
Gambar 4. Halaman Login Admin dan Pemerintahan
Gambar 5. Proses identifikasi buah tomat

## D. Pengujian dan Pembahasan
Hasil pengujian dilakukan dengan menggunakan metode Black Bo x Testing ,  y aitu  metode  te s ting  pengujian yang  dilakukan  hanya  mengamati  hasil ek s ekusi melalui  data uji. Pengujian dengan  metode  pengujian black  box te s ting ., yaitu jika input yang diberikan menghasilkan output y ang s esuai dengan target , maka aplika s i tersebut  telah berhasil.
Tabel 1. Pengujian Sistem No.  Fungsi yang Diuji Cara Pengujian Hasil yang diharapkan Menampilkan Hasil Pengujian 1 Tombol Menu Identifikasi Kematangan  Buah Tomat. Klik Tombol Identifikasi Kematangan Buah Tomat. Menampilkan  halaman  menu Identifikasi Kematangan Buah Tomat OK 2 Tombol Menu Petunjuk Klik Tombol Petunjuk Menampilkan  halaman  menu Petunjuk OK 3 Tombol Menu Profil Klik Tombol Profil Menampilkan  halaman  menu Profil OK
4 Tombol Menu Close Klik Tombol Close Menampilkan  halaman  menu Close OK 5 Input Image Matang Ketika  dilakukan proses Identifikasi Menampilkan  output  kenal Matang OK 6 Input Image Mentah Ketika  dilakukan proses Identifikasi Menampilkan  output  kenal Mentah OK 7 Input Image Setengah Matang Ketika  dilakukan proses Identifikasi Menampilkan  output  kenal Setengah Matang OK 8 Tombol Menu Back Klik Tombol Back Halaman Beranda Atau Halaman  Awal  Menu  Utama Menghapus Sempurna OK 9 Tombol Menu Reset Klik Tombol Reset Mengulang Image yang diinginkan OK
Sistem  yang  diuji dengan  berisikan data  30  sample sebagai  data  uji . Data yang  diuji yaitu  data gambar buah matang, setengah matang, dan matang. Didapatkan 1 sampel data yang gagal pada tahapan pengujian yaitu pada data matang.  Pengujian  dilakukan pada  sistem  Menu  Utama,  pengidentifikasian  kematangan  buah  tomat menggunakan metode  Jaringan Backpropagation ..
a. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  ini  dilakukan  dengan  car  menjelaskan  aplikasi  secara  detail  pada  setiap  konten  yang  ada, yang  bertujuan  untuk  mengetahui  fitur  mana  yang  sudah  berfungsi  dengan  baik,  dan  fitur  mana  yang  harus diperbaiki karena tidak sesuai dengan fungsinya. Berikut ini adalah cobtoh pengujian pada 3 kategori tomat:
Gambar 6. Identifikasi buah tomat warna merah
Gambar 7. Identifikasi buah tomat warna hijau
Gambar 8. Identifikasi buah tomat warna campuran (merah dan kuning)

## E. Hasil pelatihan sistem
Pada  proses  pelatihan  dilakukan  menggunakan  30  data  gambar  buah  tomat  yang  mencirikan  tingkat kematangan buah tomat. Adapun data gambar buah tomat yang dilatih sebagai berikut:
% Keberhasilan Pengujian = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑢𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑢𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥 100% ...............(3) Tabel 2. Data buah tomat pelatihan No  Bobot Matang Hasil Identifikasi 1 0.6779 Matang Benar 2 0.6747 Matang Benar 3 0.6079 Matang Salah 4 0.6016 Matang Benar 5 0.6679 Matang Benar 6 0.7069 Matang Benar 7 0.6736 Matang Benar 8 0.6856 Matang Benar 9 0.6170 Matang Benar 10 0.6160 Matang Benar 11 0.4753 Mentah Benar 12 0.4053 Mentah Benar 13 0.4570 Mentah Benar 14 0.4752 Mentah Benar 15 0.4269 Mentah Benar 16 0.4215 Mentah Benar 17 0.4668 Mentah Benar 18 0.4965 Mentah Benar 19 0.4683 Mentah Benar 20 0.3967 Mentah Benar 21 0.5467 Setengah Matang Benar 22 0.5068 Setengah Matang Benar 23 0.5152 Setengah Matang Benar 24 0.6406 Setengah Matang Benar 30 0.4997 Setengah Matang Benar
Berdasarkan data tersebut digunakan 10 buah tomat Matang, Mentah, dan Setengah Matang. Setelah dilakukan Identifikasi  dari  30  data  gambar  tersebut  sistem  dapat  mengenali  semua  gambar,  tingkat  keberhasilan  program identifikasi kematangan buah tomat menggunakan metode backpropagation. Dari keseluruhan data yaitu, 30 buah data hasil pengujian sistem dapat mengenali sebagai berikut:
Presentase Keberhasilan Pengujian (%) = 29 30 𝑥 100% ...........................(4)
= 96 %

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian  yang dilakukan pada prose s identifikasi kematangan buah tomat dapat disimpulkan beberapa ulasan sebagai berikut, yaitu:
1. Sistem  identifikasi  kematangan  buah  tomat  diciptakan  untuk  memudahkan  pengklasifikasian  tingkat Kematangan Buah.
2. Algoritma   Backpropagation    cukup baik   digunakan      dalam      pro s es pengidentifikasian kematangan buah tomat.
3. Penelitian     ini     berhasil     membangun     perangkat     lunak     yang mengimplementasikan algoritma back propagation dalam mengindetifikasi tingkat kematangan buah   tomat berdasarkan warna RGB dengan tingkat identifikasi keberhasilan pengujian 96% dari 30 data gambar yang diuji .
4. Identifikasi  terhadap  data  gambar  buah  tomat  yang  telah  dilatih  96%  data gambar dapat dikenali dengan tingkat identifikasi keberhasilan 96%.

## Daftar Pustaka
Bustomi, M. A., & Dzulfikar, A. Z. (2014). Analisis distribusi intensitas RGB citra digital untuk klasifikasi kualitas biji jagung menggunakan jaringan syaraf tiruan. Jurnal Fisika Dan Aplikasinya , 10 (3), 127–132.
Deswari, D., Hendrick, M. T., & Derisma, M. T. (2013). Identifikasi Kematangan Buah Tomat Menggunakan Metoda Backpropagation. Universitas Andalas: Padang .
Haykin, S. S. (2001). Kalman filtering and neural networks (Vol. 284). Wiley Online Library.
Hidayat, R., Marlina, S., & Utami, L. D. (2017). Perancangan Sistem Informasi Penjualan Barang Handmade Berbasis Website Dengan Metode Waterfall. Simnasiptek 2017 , 1 (1), 175–183.
Hietania, F., Santiyasa, W., & Dwidasmara, I. B. G. (2012). Implementasi Backpropgation Dalam Pengolahan Citra Teks Tulisan Tangan Menjadi Teks Digital. Teknik Informatika, Universitas Udayana .
Sabiro, A., & Rahayu, S. D. I. S. (2017). Dari Gymnastiek \& Sportvereniging Tiong Hoa Ke Naga Kuning: Perkumpulan Bulutangkis Tionghoa Surabaya Tahun 1937--1959 . Universitas Airlangga.
Susanto Anna Dara Andriana, R. (2016). Perbandingan model waterfall dan prototyping untuk pengembangan sistem informasi. Majalah Ilmiah UNIKOM .
Tanjung, D. H. (2014). Jaringan Saraf Tiruan dengan Backpropagation untuk Memprediksi Penyakit Asma. Creative Information Technology Journal , 2 (1), 28–38.