BAB 2. TINJAUAN PUSTAKA
Bab ini memaparkan teori - teori dan pustaka yang gunakan dalam penelitian. Teori - teori ini diambil dari buku literatur dan jurnal. Berikut merupakan teori - teori
yang digunakan dan dibahas dalam penelitian ini :
2.1. Penelitian Terdahulu
Adapun penelitian terdahulu sehingga penelitian ini muncul adalah sebagai berikut ini :
1. Penelitian yang berjudul “Identifikasi Kematangan Buah Tomat Menggunakan
Metoda Backpropagation ” dilakukan oleh Dila Deswari seorang Mahasiswa
Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas, Hendrick, MT Dosen Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang, dan
Derisma, MT Dosen Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas
Andalas. Penelitian
ini meneliti
pengaplikasian metode
backpropagation untuk mengidentifikasi kematangan buah tomat dengan memanfaatkan pengolahan citra digital atau image processing. Penggunaan
metode backpropagation dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah tomat dapat diterapkan dengan mengkombinasikan pengolahan citra digital image
processing, dimana sebelum proses pengklasifikasian buah tomat dilakukan, tahap pertama adalah mengolah citra kulit tomat yang akan diidentifikasi
kematangannya dengan teknik image processing yaitu setelah citra diakusisi selanjutnya citra tersebut diambil nilai histogramnya kemudian dinormalisasi RGB
warnanya. Setelah proses pengolahan citra selesai dilakukan maka hasil histogram dari tahap pengolahan citra digital tersebut digunakan sebagai inputan proses
pengklasifikasian menggunakan metode backpropagation sehingga dapat diketahui tingkat kematangan buah tersebut. Salah satu hasil yang di dapat dari
penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang dapat mengidentifikasi kematangan
buah tomat
menggunakan metode
backpropagation dengan
akurasi pengidentifikasian sebesar 71,67 .
2. Penelitian yang berjudul “Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization
Untuk Aplikasi Pengenalan Tanda Tangan” dilakukan oleh Difla Yustisia dan Safrina Rosmalinda seorang Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika, Fakultas
Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia. Penelitian ini meneliti pengenalan tanda tangan dengan menerapkan jaringan syaraf tiruan learning vector
quantization. Penggunaan metode learning vector quantization lvq dalam mengidentifikasi
tanda tangan
seseorang dapat
diterapkan dengan
mengkombinasikan pengolahan citra digital image processing, sebelum proses pengenalan tanda tangan dilakukan menggunakan jaringan syaraf tiruan learning
vector quantization, tahap pertamanya adalah mengolah citra tanda tangan dengan teknik image processing yaitu menggunakan Edge Detection Method. Setelah
proses pengolahan citra digital selesai dilakukan maka hasil deteksi tepi Edge Detection Method digunakan sebagai inputan proses pengklasifikasian atau
pengenalan tanda tangan menggunakan jaringan syaraf tiruan learning vector quantization. Salah satu hasil yang di dapat dari penelitian ini adalah sebuah
aplikasi yang dapat melakukan pengenalan tanda tangan menggunakan jaringan syaraf tiruan learning vector quantization akurasi pengidentifikasian sebesar 98 .
2.2. Pisang