Optimasi Conjugate Gradient pada Backpropagation Neural Network untuk Deteksi Kualitas Daun Tembakau

Tembakau merupakan komoditi perkebunan yang memiliki nilai ekonomi tingg, teutama sebagai bahan utama rokok. Produksi rokok memberikan pengaruh pada perekonomian di beberapa negara. Sebelum proses produksi rokok, diperlukan klasifikasi kualitas daun tembakau agar mendapatkan komposisi bahan baku rokok yang tepat. Penilaian kualitas daun tembakau ini terdiri dari dua faktor yaitu human sensory dan human vision yang dilakukan oleh grader. Perkembangan teknologi informasi saat ini mampu melakukan pengolahan citra sehingga dapat memaksimalkan faktor human vision yang diharapkan dapat menghemat waktu dan biaya. Pada penelitian ini, deteksi kualitas daun tembakau didasarkan pada dua ekstraksi fitur daun tembakau yaitu bentuk dan tekstur. Kedua fitur tersebut nantinya akan diklasifikasikan menggunakan optimasi Conjugate Gradient pada Backpropagation Neural Network. Hasilnya, metode yang digunakan mampu meningkatkan tingkat akurasi deteksi kualitas daun tembakau. Peningkatan akurasi untuk klasifikasi grade daun tembakau dengan metode backpropagation neural network mencapai akurasi hingga 77,50%