Penurunan mutu dan produktivitas tomat diakibatkan oleh curah hujan tinggi, cuaca dan budidaya yang tidak baik sehingga tomat menjadi busuk, retak, dan timbul bercak. Pemerintah berupaya memberikan pelatihan untuk meningkatkan mutu tomat pada para petani. Namun pelatihan tersebut tidak efektif sehingga para peneliti membantu membuat sebuah sistem yang mampu mengedukasi para petani dalam klasifikasi kerusakan mutu tomat. Sistem ini berfungsi untuk mempermudah petani dalam mengenali kerusakan tomat sehingga mengurangi risiko gagal panen. Pada penelitian ini, metode klasifikasi yang digunakan yaitu backpropagasi dengan 7 parameter input. Input tersebut terdiri dari fitur morfologi dan tekstur. Output dari sistem klasifikasi ini terdiri dari 3 kelas adalah busuk buah, retak buah dan bercak buah yang diakibatkan oleh bacterial speck. Tingkat akurasi terbaik dari sistem dalam mengklasifikasi kerusakan mutu tomat pada proses pelatihan sebesar 89,04% dan pengujian sebesar 81,11%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.