Judul: Pendugaan jenis cacat pada kopi robusta Coffea canephora dengan image processing dan astificial neural network berdasarkan komposisi warna
Abstrak: Semakin ketatnya tingkat persaingan perdagangan kopi dunia dan adanya pergeseran pola permintaan konsumen ke mutu kopi yang lebih baik akhir-akhir ini, memaksa produsen untuk meningkatkan daya saingnya. Mutu adalah salah satu faktor penentu dari daya saing tersebut. Indonesia merupakan negara penghasil kopi menduduki peringkat ke-4 setelah Brazilia Kolumbia dan Vietnam, tetapi merupakan penghasil kopi Robusta terbesar di dunia. Kopi merupakan tanaman perkebunan rakyat, yang mendominasi lebih dari 90% produksi kopi di Indonesia. Peningkatan mutu kopi Indonesia harus dimulai dari peningkatan mutu kopi rakyat. Upaya perbaikan mutu dapat dilakukan dengan petik merah dan cara pengolahan yang tepat. Menurut Edizal (1992), jenis cacat yang mendominasi biji kopi di Indonesia adalah biji kopi hitam, biji kopi coklat, biji kopi hitam sebagian, biji kopi pecah dan biji kopi berlubang. Cacat ini bersumber dari pengolahan kopi baik pra panen maupun pasca panen. Faktor yang menyebabkan timbulnya biji hitam adalah sistem panen yang kurang selektif, sehingga buah kopi yang masih muda ikut terpetik. Teknik image processing dan artificial neural network sudah banyak dikembangkan untuk berbagai dalam bidang pertanian kepentingan, diantaranya yang dilakukan oleh Pramesty (2003) yang melakukan pendugaan butir beras normal, butir beras kapur, dan butir beras rusak/kuning. Analisis warna pada penelitian tersebut menggunakan input parameter warna RGB. Parameter warna ini sebenarnya merupakan nilai intensitas warna RGB terbanyak yang dimiliki oleh objek. Dengan demikian, setiap warna akan diwakili oleh tiga buah nilai untuk masing-masing komponen R, G dan B. Kelebihan dari penggunaan input parameter warna dalam pendugaan untuk evaluasi mutu produk adalah saat digabungkan dengan artificial neural network (ANN) menghasilkan akurasi sebesar 90%, yaitu 97.5% butir beras normal, 95% butir beras mengapur, dan 77.5% butir beras kuning/rusak Pada penelitian ini, dilakukan pendugaan dengan menggunakan image processing dan artificial neural network (ANN) terhadap objek biji kopi Robusta (Coffea conephora) yang akan diduga sebagai biji kopi normal, biji kopi hitam, biji kopi hitam sebagian, dan biji kopi coklat. ...
Keyword: 

Judul: Pemutuan Biji Kopi Dengan Menggunakan Pengolahan Citra (Image Processing)
Abstrak: Kopi merupakan bahan minuman tidak saja terkenal di Indonesia tapi juga terkenal di seluruh dunia. Bagi sebagian besar negara-negara berkembang, komoditi kopi memegang peranan penting dalam menunjang perekonomiannya, baik sebagai penghasil devisa maupun sebagai mata pencaharian rakyat. Saat ini Indonesia tergolong negara produsen kopi terbesar ketiga setelah Brazil dan Colombia. Konsumen kopi, baik dari dalam maupun luar negeri menghendaki kopi dengan mutu prima. Penilaian mutu kopi ekspor Indonesia saat ini masih didasarkan pada sistem nilai cacat, yaitu didasarkan pada kondisi fisik biji. Pada tingkat eksportir, pemutuan biji kopi dilakukan dengan mengguanakan mesin terutama untuk memisahkan biji kopi hitam. Hasilnya akan dianalisis di laboratorium dengan mangambil sampel sebanyak 300 gram untuk ditentukan mutunya. Penentuan mutu dengan cara seperti ini mempunyai kelemahan dari sisi subyektivitas yang memungkinkan terjadinya kesalahan akibat kelelahan mata manusia terhadap contoh yang dianalisa. Oleh sebab itu untuk mengatasi masalah tersebut maka diharapkan teknologi pengolahan citra (image processing) merupakan solusi yang tepat dalam pemutuan biji kopi. Penelitian ini bertujuan utuk mempelajari parameter mutu visual biji kopi menggunakan image processing, menyusun algoritma image processing untuk proses pemutuan biji kopi, dan menentukan kelas mutu biji kopi menggunakan algoritma image processing yang disusun dan membandingkannya dengan hasil pemutuan manual. Penelitian ini dilakukan selama tiga bulan pada bulan Desember 2009 sampai Juni 2010, bertempat di Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian, Departeman Teknik Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah kopi arabika pada berbagai kelas mutu yang berasal dari Pusat Penelitian Kopi dan Kakao Indonesia, Jember. Sedangkan peralatan yang digunakan dalam penelitian adalah : Ayakan, kamera CCD, Laptop Toshiba seri P25, Cardbus PC card dan unit catu daya 12 volt, empat buah lampu TL, papan pengambilan gambar, kabel FireWire, kain berwarna hitam, dan tripleks. Sebelum biji kopi diambil citranya dan diolah, langkah pertama yang dilakukan adalah melakukan pemutuan terhadap biji kopi yang akan digunakan sebagai sampel. Pemutuan ini dilakukan dengan menggunakan ayakan sehingga biji kopi terbagi menjadi empat kelas mutu yaitu : kelas mutu A, kelas mutu B, kelas mutu C, dan kelas Reject (RJ). Sampel biji kopi yang digunakan pada masing-masing kelas mutu adalah 160 biji, sehingga jumlah keseluruhan yang digunakan 640 biji kopi. Pengambilan gambar dilakukan secara majemuk dengan susunan biji kopi yang teratur dengan konfigurasi matriks 4 x 4
Keyword: 

Judul: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model