Judul: Identification of Citrus Ripeness Level  Using Digital Image Processing and Extreme Learning Machine
Abstrak: Buah jeruk dikenal dan digemari karena rasanya yang manis dan segar serta kandungan nutrisinya yang baik untuk kesehatan tubuh. Tingkat kematangan buah jeruk menjadi faktor penting yang mempengaruhi kualitas dan nilai jualnya. Petani kebun mahir untuk menentukan kematangan buah jeruk yang siap panen, namun mereka sering menghadapi masalah saat menyortir buah tersebut setelah panen karena keterbatasan fisik yang dapat membuat proses pengelompokan kurang efektif dan efisien. Dalam penelitian ini, digunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) untuk melakukan klasifikasi kematangan dan memprediksi nilai acidity, Total Padatan Terlarut (TPT), dan kekerasan buah jeruk, dengan tujuan dapat mengidentifikasi tingkat kematangan buah jeruk secara cepat dan akurat. Dalam proses pengolahan citra, dilakukan ekstraksi fitur menggunakan Red Green Blue (RGB), Hue Saturation Value (HSV), dan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Penggunaan model ELM untuk klasifikasi dengan fitur RGB, HSV, dan semua fitur memberikan akurasi klasifikasi yang sama, yaitu 100% dan 98% pada fitur GLCM. Penggunaan model ELM dengan semua fitur dalam melakukan prediksi nilai acidity, TPT, dan kekerasan memberikan performa model terbaik dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) 0,19 dan koefisien determinasi (R²) 0,90 untuk acidity, RMSE 0,61 dan R² 0,79 untuk TPT, serta RMSE 0,75 dan R² 0,77 untuk kekerasan pada data Training, dan performa model pada data Testing menghasilkan nilai RMSE 0,50 dan R² 0,74 untuk acidity, RMSE 0,69 dan R² 0,80 untuk TPT, serta RMSE 0,90 dan R² 0,77 untuk kekerasan. Berdasarkan hasil pengujian model ELM, jumlah hidden node dan pemilihan fitur berpengaruh terhadap akurasi serta performa model., Citrus fruits are known and loved for their sweet and refreshing taste, as well as their beneficial nutritional content for the body. The level of maturity of citrus fruits is an important factor that affects their quality and market value. Skilled orchard farmers are able to determine the maturity of citrus fruits that are ready for harvest, but they often face challenges when sorting the fruits after harvest due to physical limitations that can make the grouping process less effective and efficient. In this study, the Extreme Learning Machine (ELM) method was used to classify maturity and predict the values of acidity levels, Soluble Solid Content (SSC), and fruit hardness of citrus fruits, with the aim of identifying citrus fruit maturity levels quickly and accurately. In the image processing process, feature extraction was carried out using Red Green Blue (RGB), Hue Saturation Value (HSV), and Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). The use of the ELM model for classification with RGB, HSV, and all features yielded the same classification accuracy of 100% and 98% for GLCM features. The use of the ELM model with all features in predicting the acidity, SSC, and hardness values yielded the best model performance with a Root Mean Square Error (RMSE) value of 0,19 and a coefficient of determination (R²) value of 0,90 for acidity, an RMSE value of 0,61 and R² value of 0,79 for SSC, and an RMSE value of 0,75 and R² value of 0,77 for hardness on the Training data. The model performance on the Testing data yielded an RMSE value of 0,50 and R² value of
Keyword: classification, extreme learning machine, image, prediction, ripeness

Judul: Pengembangan Model Deteksi Dini Penyakit Huanglongbing dengan Residual Image Color-Featured Bidimensional Empirical Mode Decomposition
Abstrak: Produksi buah jeruk yang ada di Indonesia mengalami penurunan salah satu penyebabnya karena penyakit dan hama. Salah satu penyakit pada daun jeruk yang paling mematikan adalah Huanglongbing (HLB). Beberapa penelitian klasifikasi HLB telah banyak dilakukan. Metode ekstraksi fitur yang umum digunakan adalah ekstraksi fitur tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Namun metode ini memerlukan preprocessing dan segmentasi sehingga akan berpengaruh terhadap waktu komputasi. Untuk itu diperlukan metode yang lebih cepat yang tidak memerlukan preprocessing dan segmentasi. Bidimensional Empirical Mode Decomposition (BEMD) merupakan algoritma untuk ekstraksi tekstur yang sering digunakan untuk deteksi penyakit. Metode BEMD dipilih karena dapat langsung melakukan ekstraksi tekstur dan filtering citra tanpa preprocessing dan segmentasi. Namun BEMD memiliki kekurangan yaitu diperlukan metode untuk penggabungan gambar dalam tahap klasifikasinya, dan hasil keluaran dari BEMD masih berupa citra grayscale sehingga tidak mampu mengintegrasikan informasi warna. Penelitian ini bertujuan untuk menggabungkan dua atau lebih citra dari hasil rekonstruksi dengan image fusion, dan mengembangkan metode Color-Featured Bidimensional Empirical Mode Decomposition (CF-BEMD) untuk mengekstraksi fitur warna dan tekstur dari penyakit HLB. Untuk evaluasi hasil menggunakan confusion matrix, precision, recall dan computasional time. Penelitian awal untuk menguji algoritma BEMD dasar dengan dataset HLB kultivar keprok batu 55 (Citrus reticulata) mampu mendapatkan hasil akurasi sebesar 77,50%, dan hasil tertinggi didapatkan dari fitur tekstur citra residual. Hal ini menunjukkan bahwa metode citra residual lebih efektif dalam mengklasifikasikan daun jeruk kedalam dua kategori (HLB dan sehat). Untuk klasifikasi tiga kategori (HLB ringan, berat, dan sehat), metode citra residual juga menunjukkan hasil yang cukup baik dengan akurasi sebesar 71,67%, presisi 72%, dan recall 77%. Meskipun demikian, perlu diperhatikan bahwa performa metode ini sedikit menurun dibandingkan dengan klasifikasi dua kategori. Hal ini mungkin disebabkan oleh kompleksitas tambahan dalam mengklasifikasikan daun jeruk ke dalam tiga kategori yang berbeda. Pada percobaan klasifikasi menggunakan empat kategori (HLB ringan, sedang, berat, dan sehat), metode citra residual tetap menunjukkan hasil yang relatif baik dengan akurasi 61,25%, presisi 68%, dan recall 58%. Meskipun akurasi dan presisi sedikit lebih rendah dibandingkan dengan klasifikasi tiga kategori, metode ini masih mampu menghasilkan nilai akurasi yang memadai dalam mengklasifikasikan daun jeruk ke dalam tiga kategori penyakit HLB dan satu daun sehat, hasil akurasi dari percobaan awal menggunakan BEMD masih dianggap kurang karena tidak mampu mengintegrasikan informasi warna dari citra HLB, sehingga diperlukan fitur warna untuk mengatasi permasalahan tersebut. Percobaan dengan menambahkan fitur warna pada BEMD atau disebut dengan Color-Featured Bidimensional Empirical Mode Decomposition (CF- BEMD) mampu mendapatkan hasil peningkatan akurasi sebesar 10% yaitu pada pengolahan dengan dua kategori (HLB dan sehat), terdapat peningkatan performa dari Interistic mode function (IMF)1 ke IMF2, dan kemudian citra residual menunjukkan hasil yang lebih baik. Citra residual mencapai tingkat akurasi sebesar 87,50%, dengan precision (presisi) sebesar 88% dan recall (ketepatan) sebesar 90%. Hal ini menunjukkan kemampuan citra residual dalam mengklasifikasikan penyakit HLB dengan tingkat keakuratan yang lebih tinggi. IMF2 juga memberikan hasil yang baik dengan tingkat akurasi sebesar 85,00%, precision sebesar 85%, dan recall sebesar 88%. Namun, untuk fitur IMF1 menunjukkan nilai akurasi yang lebih rendah yaitu 70,00%. Dalam kasus ini, citra residual merupakan pilihan yang lebih unggul dalam hal akurasi dan ketepatan klasifikasi.
Keyword: BEMD, CF-BEMD, citrus greening, HLB, Huanglongbing, image fusion

Judul: Sintesis Paduan Ti-6Al-4Nb sebagai Matrial Implan Pengganti Komponen Tibial
Abstrak: Synthesis of Ti-6Al-4Nb alloy was done by melting using Tri Arc Melting Furnace. Each sample was remelted five times to ensure the homogenity. Aluminum and niobium addition were expected to stabilize α phase and β phase until the αβ-titanium alloy was resulted. Yet based on the experiment, it was α-titanium alloy resulted. α-titanium alloy was a Hexagonal Close Packed (HCP) crystalline structure which would be cracked if deformation non-uniaxial happens. The presence of oxygen in pure titanium significantly increased the hardness of titanium. The addition of aluminum was also able to increase the hardness of titanium alloy because aluminum more stabilize the α phase in the α-titanium alloy. The corrosion ressistance of titanium could be increased by adding aluminum and niobium. Titanium coating with HA/chitosan composite was also proved in decreasing the corrosion rate because it barried direct interaction between titanium alloy and corrotion solution.
Keyword: