Pendugaan mutu ketimun jepang (Cucumis sativus L.) berdasarkan bentuk dengan artifical neural network

Abstract

Mentimun atau ketimun (Cucumis sativus L.) merupakan salah satu komoditas sayuran yang potensial untuk dikembangkan karena jenis sayuran ini cukup populer di masyarakat. Ketimun dikonsumsi masyarakat baik dalam bentuk segar sebagai lalapan maupun dalam bentuk olahan seperti acar ketimun atau asinan ketimun. Prospek pengembangan budidaya ketimun secara komersial yang dikelola dalam skala agribisnis semakin cerah. Hal ini terbukti dari pemasaran ketimun yang tidak hanya dilakukan untuk pasar lokal tetapi juga untuk pasar luar negeri (ekspor). Volume ekspor ketimun pada tahun 1999 sebesar 462225 ton dengan nilai 315444 US $, sedangkan sampai bulan Nopember 2000 sebesar 453526 ton dengan nilai 605322 US $ (BPS, 2000). Selama ini pengawasan terhadap mutu atau pemeriksaan terhadap produk sayuran khususnya ketimun biasanya dilakukan secara visual dalam proses sortasi manual. Tetapi pemeriksaan dengan cara seperti ini akan menghasilkan produk sortasi yang beragam karena keragaman visual manusia, kelelahan, clan perbedaan persepsi tentang mutu dari produk yang disortasi. Tujuan umum dari penelitian ini adalah menduga mutu ketimun Jepang berdasarkan bentuknya. Sedangkan tujuan khususnya adalah menyusun algoritma image processing untuk menghitung koefisien Fourier ketimun Jepang dan mengembangkan artificial neural network (iaringan syaraf tiruan) untuk menduga mutu ketimun Jepang berdasarkan koefisien Fouriernya. ..dst