Identifikasi varietas beras berdasarkan kombinasi sifat fisik dan sifat visual menggunakan jaringan syaraf tiruan

SUKARTIKO, Anggoro Cahyo, Dr.Ir. Endy Suwondo, DEA

2007 | Tesis | S2 Teknologi Industri Pertanian

Beras merupakan bahan pangan pokok masyarakat Indonesia. Keberagaman varietas beras dengan sifat fisik dan visual masing-masing varietas yang hampir serupa menjadikan identifikasi terhadap varietas beras sulit dilakukan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi varietas beras yang beredar di wilayah DIY berdasarkan kombinasi sifat fisik dan visualnya menggunakan model Jaringan Syaraf Tiruan. Berbagai varietas beras yang beredar di DIY diukur dimensi, elongasi, kekerasan, bulk density, kecerahan dan derajat warnanya. Selanjutnya, uji beda dilakukan terhadap sifat fisik dan visual beras hasil pengukuran. Sifat fisik dan visual yang secara signifikan mampu membedakan beberapa varietas beras dikombinasikan dan digunakan sebagai input dalam penyusunan model Jaringan Syaraf Tiruan. Selanjutnya, model digunakan untuk mengidentifikasi varietas beras. Kombinasi elongasi dan bulk density sebagai input Jaringan Syaraf Tiruan bertopologi 5 neuron lapis pertama dan 2 neuron lapis kedua mampu mengidentifikasi empat varietas beras dengan tingkat akurasi mendekati 100%.

Rice has been consumed as the staple food for Indonesian. Its heterogeneity with similar visual and physical properties makes its variety difficult to be identified. This research aimed to identify circulated rice varieties in Jogjakarta Special Region based on combination of its physical and visual properties. The rice samples were chosen in some retailers or department stores. They were determined their dimensions, elongations, hardness, bulk density, lightness and color. Variance analysis was conducted to find out which rice visual and physical properties were significantly different among them. The selected properties were used as an input for artificial neural network model. Elongation and bulk density used as an input for artificial neural network. Five neurons and two neurons used as a layer in the network respectively. By this model, rice variety could be identified with 100% accuracy.

Kata Kunci : Varietas Beras,Identifikasi,Jaringan Syaraf Tiruan