Perpustakaan Digital ITB

Evaluasi mutu teh hitam merupakan upaya penjaminan mutu produk standard yang dijalankan oleh perkebunan. Di Indonesia, evaluasi mutu teh hitam mengacu pada standard baku; pengamatan objek secara visual oleh pengamat terlatih untuk mendekati parameter kualitas visual seperti bentuk, ukuran, warna, tip, tekstur1, keseragaman (Badan Standardisasi Nasional, 2000). Hasil pengamatan dapat berbeda antara setiap pengamat, sehingga diperlukan upaya untuk membangun suatu sistem yang dapat menangani bias tersebut. Untuk menangani bias pengamatan, diusulkan untuk menyerahkan pengamatan pada suatu alat yang dapat mengekstraksi parameter kualitas yang terdapat pada objek teh tanpa bias personal. Alat yang diajukan adalah alat berbasis pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan. Pengolahan citra dipakai untuk mendapatkan data parameter ukur dari partikel teh hitam, dan jaringan syaraf tiruan dipakai untuk mengambil keputusan parameter mutu berdasarkan parameter ukur tersebut. Pembangunan perangkat lunak berbasis pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan menuntut penanganan terhadap hal-hal berikut. 1. Bagaimana cara mendekati parameter kualitas visual butiran teh hitam, meliputi aspek geometrik (bentuk, ukuran), warna (dan tip), dan gabungan (tekstur, keseragaman) 2. Bagaimana cara untuk menjamin konsistensi pengolahan citra 3. Bagaimana cara mengekstraksi parameter kualitas teh hitam sebagai parameter pengukuran 4. Bagaimana cara memilih dan menjamin performa metode atau sistem pakar jaringan syaraf tiruan yang digunakan 5. Bagaimana cara untuk menjamin performa alat yang akan dibangun Pemilihan jaringan syaraf tiruan dilakukan dengan metoda pembatasan, yakni dengan menambang fitur jaringan syaraf tiruan yang dibutuhkan oleh pengamatan teh hitam dan mencocokkannya dengan fitur jaringan syaraf tiruan pilihan. Terdapat 6 macam jaringan syaraf tiruan yang sesuai, tanpa memperhitungkan kelebihan fitur), yakni jaringan propagasi balik, basis radial, Jordan, rekuren dengan model mental, impulsif, dan dapat kembang. Langkah kerja yang diusulkan dalam membangun perangkat lunak sebagai alat ukur mutu teh hitam adalah membangun sistem tersebut dalam dua tahapan. Perangkat lunak tahap pertama dapat dipakai untuk mengevaluasi sistem dan sebagai bahan referensi pembangunan tahapan kedua sebagai tahapan siap terap.1. Tahapan pertama dipakai untuk membangun suatu sistem yang dapat menambang sebanyak mungkin parameter ukur dalam objek dan memilih rangkaian parameter dengan korelasi terbaik terhadap parameter mutu. 2. Tahapan kedua adalah pembangunan sistem dengan parameter yang terpilih di tahapan pertama untuk peningkatan performa sistem. Perangkat lunak yang dibangun untuk melaksanakan penelitian tersebut dirancang untuk menangani hal-hal berikut, sesuai dengan langkah kerja penelitian. 1. Mengekstraksi parameter fisik teh hitam butiran maupun tumpukan. Alat bekerja dengan cara memisahkan wilayah citra objek bukan latar, dan menambang parameter fisik pada objek tersebut. 2. Melakukan perhitungan korelasi antara parameter ukur dan parameter mutu teh hitam. 3. Pengguna dapat mengatur parameter ukur yang akan ia pakai untuk struktur jaringan syaraf tiruan yang digunakan. 4. Jaringan syaraf tiruan yang digunakan dapat diterapkan dalam kondisi pengamatan nyata. Pengujian performa perangkat lunak dilakukan dalam kondisi nyata pengamatan teh hitam. Hasil pengamatan adalah sebagai berikut. 1. Digunakan 2 macam kondisi pengamatan teh hitam, tumpukan dan butiran, 3 macam struktur jaringan syaraf tiruan propagasi balik, 3-5-1, 11-21-1, dan 11-21-5, dan 3 macam struktur parameter masukan, standard, korelasi maksimum, dan korelasi minimum, disusun menjadi 18 kasus uji. Sampel yang digunakan adalah sampel nyata, bukan sampel teroptimasi. 2. Untuk pengamatan tumpukan, salah satu parameter terbaik adalah mean RGB-IG, dan untuk pengamatan butiran, salah satu parameter terbaik adalah Luas / mean HSL-S. 3. Pemakaian parameter korelasi maksimum memberikan perbaikan kecepatan latih untuk semua kasus pengamatan, yakni (sesuai urutan di atas, minimal terbaik) [0.016, 0.013, 0.018], [0.003, 0.003, 0.048], [0.035, 0.020, 0.040], [0.013, 0.012, 0.014], [0.012, 0.009, 0.0012], dan [0.039, 0.031, 0.037]. 4. Pemakaian parameter korelasi maksimum memberikan perbaikan akurasi uji untuk 50 % kasus pengamatan, yakni (sesuai urutan di atas, maksimal terbaik) [0.87, 0.56, 0.20], [0.73, 0.77, 0.20], [0.75, 0.72, 0.76], [0.26, 0.22, 0.21], [0.23, 0.27, 0.18], dan [0.31, 0.39, 0.34]. 5. Korelasi data parameter ukur butiran tidak cukup tinggi untuk digunakan sebagai bahan penentuan mutu teh hitam, sehingga memberikan akurasi pengamatan yang rendah. Dari keseluruhan komponen pengamatan teh hitam, penelitian ini baru memenuhi faktor pengamatan bentuk visual dan warna partikel teh hitam, dan belum menyentuh pengenalan aroma partikel, warna dan aroma air seduhan, dan warna sisa seduhan teh hitam. Penelitian lain yang dapat dilakukan adalah mengenai wujud fisik dari alat otomasi pengamatan teh hitam.