Open AccessKlasifikasi Jenis Kacang-Kacangan Berdasarkan Tekstur Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Author(s) -
Muhammad Ezar Al Rivan,
Nur Rachmat,
Monica Rizki Ayustin
Publication year - 2020
Publication title -
jurnal komputer terapan
Language(s) - English
Resource type - Journals
eISSN - 2460-5255
pISSN - 2443-4159
DOI - 10.35143/jkt.v6i1.3546
Subject(s) - artificial intelligence , pattern recognition (psychology) , computer science , artificial neural network , texture (cosmology) , mathematics , image (mathematics)
Klasifikasi jenis kacang-kacangan dilakukan terhadap kacang merah, kacang hijau dan kacang tanah. Fitur tekstur diperoleh dengan menggunakan algoritma Gray Level Co-occurence Matrix(GLCM). Algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi yaitu Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Eksperimen dilakukan dengan 3 jumlah neuron yang berbeda pada hidden layer. Selainitu training function yang digunakan ada 17 jenis. Setiap skenario eksperimen diulang sebanyak 5 kali. Berdasarkan skenario eksperimen yang telah dilakukan hasil yang terbaik yaitu 99,8% untuk accuracy, 99,6% untuk precision dan 99,8% untuk recall dengan menggunakan 20 neuron pada hidden layer.