View/Open

Author
Yeni Anastasia , Gultom

Date Published
21 Jun 2026

Advisor
Zunanik Mufidah, S.TP., M.Si.,
Setyadi Gumaran, S.T., M.Si.,

Subject
Teknik Biosistem

Publisher

Melon (Cucumis melo L.) adalah tanaman yang sangat menguntungkan yang kualitas buahnya biasanya baru diketahui saat panen. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan model ANN yang menggunakan karakteristik bunga pada fase generatif untuk memprediksi kualitas hasil buah melon. Tujuh varietas melon Ithanon, Cripto, Bernal, Kapaz, Konquista, Maioral, dan Golden Melon digunakan dalam penelitian yang dilakukan di Greenhouse di Institut Teknologi Sumatera. Variasi melon, jumlah bunga jantan dan betina, umur muncul bunga betina, suhu, nutrisi, dan kelembapan adalah variabel input. Di sisi lain, berat buah, diameter buah, ketebalan daging buah, dan tingkat kemanisan (Brix) adalah variabel output. Metode ANN berbasis algoritma "backpropagation" digunakan untuk menganalisis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ANN dapat dengan akurat memprediksi kualitas buah melon sejak fase generatif, seperti yang ditunjukkan oleh nilai R2 terbaik sebesar 0,9802 untuk berat buah, 0,9549 untuk diameter buah, 0,9187 untuk ketebalan daging buah, dan 0,9117 untuk nilai Brix.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2607200042

Keyword
Artificial Neural Network (ANN) kualitas buah karakteristik bunga melon