Pendugaan Ukuran Beras dengan Pengolahan Citra dan Artificial Neural Network untuk Evaluasi Mutu Beras Sosoh

I�
PENDUGAAN UKURAN BERAS DENGAN PENGOLAHAN CITRA DAN
ARTIFICML NEURAL NETWORK UNTUK
EVALUASI MUTU BERAS SOSOH

Oleh:
HERNIK NUR mDAYATI
F01499043

2003
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR

.'

•
•

, -��"

.

,,. .'
,A J .-..'

- .,

,
-

.'

••

J

HENIK NUR HIDAYATI. Pendugaan Ukuran Beras dengan Pengolahan Citra
dan Artificial Neural Network untuk Evaluasi Mutu Beras Sosoh. Di bawah
bimbingan : I Wayan Astika dan Mohamad Solahudin. 2003.

RINGKASAN :

, '

10"'�

--\ 'cO',

Salah satu masalah daln dunia perberasan nasional adalah penentuan mutu
beras. Parameter yang digunakan untuk menentukan mutti beras yaitu kadar air,
derajat sosoh, butir utuh, bulir patah, butir menir, butir hijau (kapur), butir kuning
(rusak), benda asing, butir merah dan butir gabah. Kadar butir patah merupakan
faktor perrentu paling ulama mutu beras di pasar dunia. Dengan mengetahui
kandungan butir patah yang terdaat dalam suatu sampel eras maka dapat
menentukan mutu beras secara fisik dan penggolongan ke tingkat ke1as tertentu.
Menurut SKB Deptan-Bulog (2003) ukuran butiran beras dikelompokkan
menjadi beras kepala (head rice), butir utub (whole enel), butir patah besar (big
broken), butir patah, dan butir menir. Beras kepala merupakan penjwnlahan butir
utub dan butir patah besar. Butir utub adalah butir beras baik, sehat,cacat yang utuh
tanpa ada bagian yang patah. Butir patah besar adalah butir beras patah, baik sehat

maupun cacat yang mempunyai ukuran lebih besar atau na dengan 6110
(BPB:6/1O) bagian i ukuran panjang rata-rata butir beras utub yang dapat
melewati pennukaan cekungan indented plate dengan persyaratan ukuran lubang 4.2
n. Butir patah adalah butir beras patah, baik sehat maupun eaeat yang mempunyai
ukuran lebih kecil dati 6/10 bagian tetapi lebih besar dari 2110 bagian
(2/1 0