Prototipe Computer Vision Untuk Penentuan Mutu Teh Hitam Berdasarkan Morfologi Partikel Dan Warna Ampas

Abstract

AbstrakPrototipe computer vision untuk penentuan mutu teh hitam sesuai SNI 01-1902-1995 berdasarkan morfologi partikel dan warna ampas dibuat dengan tujuan sebagai alternatif teknologi untuk mengurangi unsur subyektivitas dan ketidakkonsistenan mutu pada proses evaluasi mutu standar teh hitam secara konvensional. Prototipe computer vision merupakan integrasi perangkat keras perekaman citra dan perangkat lunak analisis citra. Metode pengukuran diawali dengan perekaman citra partikel dan ampas teh. Pada citra partikel dilakukan proses segmentasi, operasi morfologi label objects dan fitur geometri untuk ekstraksi ciri. Sedangkan pada citra ampas teh dilakukan proses segmentasi menggunakan fungsi threshold untuk memisahkan objek ampas teh dari background. Ekstraksi ciri citra ampas teh menggunakan histogram warna kanal RGB. Evaluasi akhir dari hasil ekstraksi ciri menggunakan sistem kecerdasan buatan berbasis Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan basis data yang telah dilatihkan berdasarkan masukan dari evaluator teh terlatih. Arsitektur jaringan yang digunakan yaitu multilayer perceptron dengan algoritma pelatihan propagasi balik. Pengujian prototipe akan dilakukan pada teh hitam jenis Crushing Tearing Curling (CTC) grade BP1 yang diperoleh dari PT. Perkebunan Nusantara (PTPN) VIII dan XII. Jumlah contoh yang digunakan sebanyak 90 contoh partikel teh dan 90 contoh ampas teh hitam, 30 contoh partikel dan 30 contoh ampas digunakan untuk pelatihan JST. Prototipe computer vision berhasil mengenali semua data uji yang diberikan (100%) yaitu terhadap 60 contoh partikel dan 60 contoh ampas teh hitam. AbstractComputer vision prototype for black tea quality determination refers to Indonesian National Standard 01-1902-1995 which based on particle morphology color infusion is intended to be used as an alternative technology to reduce subjectivity and inconsistency of the evaluator in determining the quality of black tea in conventional method. Computer vision prototype is an integration between image acquisition hardware and image analysis software. Measurement method begins with image acquisition of tea particles and infusions. Particle images are through segmentation process, label objects morfology operation and geometry feature for feature extraction. Infusion images are through segmentation process by using threshold function in order to separate infusion object and background. Feature extraction for tea infusion uses RGB color channel histograms. Then feature classification process which uses Artificial Neural Network (ANN) based on database evaluated by trained evaluators. Multilayer perceptron architecture with backpropagation algorithm is used. Prototype is evaluated by using black tea Crushing Tearing Curling grade BP1 which obtained from PT. Perkebunan Nusantara VIII and XI. 90 particles samples and 90 infusion samples are used, 30 particles samples and 30 infusion samples are used for ANN training process. Computer vision prototype yielded successful result (100%) in recognizing 60 particles samples and 60 infusion s...