Judul: Pendugaan biji kakao terfermentasi, berjamur, dan tak terfermentasi dengan pengolahan citra dan artificial neural network untuk evaluasi mutu biji kakao
Abstrak: Kakao telah menjadi komoditas perdagangan dan sumber penerimaan devisa negara yang cukup penting pada dekade terakhir. Produksi biji kering kakao Indonesia secara signifikan terus meningkat, namun mutu yang dihasilkan sangat rendah. Hal ini dikarenakan kurang terfermentasi, tidak cukup kering, ukuran biji tidak seragam, kadar kulit tinggi, keasaman tinggi, cita rasa sangat beragam dan tidak konsisten, namun disisi lain kakao Indonesia juga mempunyai keunggulan yaitu mengandung lemak cokelat dan dapat menghasilkan bubuk kakao dengan mutu yang baik. Upaya pemerintah untuk menentukan daya saing komoditas ekspor Indonesia adalah dengan mengembangkan pengendalian mutu yang mengarah tercapainya jaminan mutu di Indonesia yaitu melalui Standar Nasional Indonesia (SNI). Untuk dapat bersaing dalam hal mutu, pada masa mendatang inspeksi terhadap mutu cokelat harus dilakukan pada semua produk cokelat yang akan diproduksi menjadi suatu bahan jadi yang memiliki cita rasa tinggi. Penelitian ini bertujuan membangun perangkat kecerdasan buatan (berbasis komputer) untuk mengetahui biji berjamur dan biji tak terfermentasi dengan menggunakan parameter nilai rata-rata intensitas warna merah (R), nilai rata-rata intensitas warna hijau (G), nilai rata-rata intensitas warna biru (B), perbedaan nilai indeks hue (H), saturation (S), dan Intensity (I). Penilaian mutu dilakukan secara visual buatan dengan pengolahan citra (image prcessing) yang dikembangkan menggunakan jaringan syaraf tiruan (artificial neural network) kemudian dibandingkan dengan contoh standar dari varietas yang bersangkutan. Proses training pada Artificial Neurak Network (ANN) dilakukan sampai jaringan mendapatkan nilai akurasi yang stabil. Pada penelitian ini training dilakukan sampai dengan 7000 iterasi dengan menggunakan 514 biji kakao. Jumlah butir yang diduga dengan tepat sebanyak 504 data atau tingkat akurasi 98.05%. Tingkat akurasi yang dicapai adalah 99.36% untuk biji kakao terfermentasi, 98.30% untuk biji kakao berjamur, 79.17% untuk biji kakao tak terfermentasi. Validasi ANN dilakukan dengan mengenali 506 data baru. Data yang berhasil diduga dengan tepat adalah 448 data atau tingkat akurasi sebesar 88.54%. Tingkat akurasi tersebut terdiri dari 95.62% biji kakao terfermentasi, 81.72% biji kakao berjamur, 71.43% biji kakao tak terfermentasi. Tingkat akurasi untuk biji kakao tak terfermentasi rendah karena sebagian besar dari selang warna R rata-rata, G rata-rata, B rata-rata untuk biji kakao tak terfermentasi berada pada selang biji terfermentasi, selang warna H rata-rata biji kakao tak terfermentasi berada pada selang biji kakao terfermentasi, dan sebagian besar dari selang warna S rata-rata, I rata-rata untuk biji kakao tak terfermentasi berada pada selang biji kakao terfermentasi. Jumlah biji kakao tak terfermentasi yang dipakai dalam training kurang sehingga tingkat pengetahuan sistem kurang. Oleh karena itu untuk penelitian selanjutnya diperlukan contoh biji kakao tak terfermentasi yang lebih banyak, agar tingkat pengetahuan sistem akan meningkat.
Keyword: 

Judul: Karakterisasi Mutu Fisik Biji Kakao Aksesi Papua Barat Menggunakan Pengolahan Citra Digital
Abstrak: Karakterisasi biji kakao umumnya masih dilakukan secara manual yang memiliki hasil kurang efisien. Dengan teknologi saat ini, karakterisasi biji kakao bisa dilakukan dengan menggunakan pengolahan citra digital. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan karakterisasi parameter dimensi dan warna fisik biji kakao kering menggunakan pengolahan citra digital, serta membangun metode karakterisasi fisik biji kakao kering dengan pengolahan citra digital. Prosedur penelitian meliputi persiapan sampel, pengukuran manual biji kakao, penentuan parameter citra digital biji kakao, pengambilan citra, pembuatan program pengolahan citra, serta perbandingan antara manual dan program. Hasil penelitian menunjukkan persentase kesesuaian antara penggolongan secara program dengan manual pada parameter area dengan massa, rasio height/width (H/W), rataan warna red, rataan warna green, rataan warna blue, dan rataan penjumlah red, green dan blue (RGB) dengan nilai light (L) masing-masing memiliki persentase sebesar 54,55%, 87,87%, 78,79%, 66,66%, 69,69%, dan 87,87%. Parameter citra digital biji kakao yang berpotensi digunakan untuk karakterisasi biji kakao adalah width, height, rataan warna red, rataan warna green, dan rataan warna blue. Berdasarkan karakterisasi, CKR 12 tergolong aksesi yang unggul, baik berdasarkan mutu SNI BSN 01-2323-2008 maupun dengan program pengolahan citra pada parameter fisik., Cocoa bean characterization is generally still done manually, which has less efficient results. With current technology, the characterization of cocoa beans can be done using digital image processing. This study aims to characterize the physical dimensions and color parameters of dried cocoa beans using digital image processing, as well as develop a method for the physical characterization of dried cocoa beans using digital image processing. The research procedure includes sample preparation, manual measurement of cocoa beans, determination of digital image parameters of cocoa beans, image capture, image processing program creation, and comparison between manual and program. The results showed that the percentage of conformity between program and manual classification on the parameters of area to mass, height/width ratio (H/W), average red color, average green color, average blue color, and average sum of red, green, and blue (RGB) with the value of light (L) each had a percentage of 54.55%, 87.87%, 78.79%, 66.66%, 69.69%, and 87.87%. Digital image parameters of cocoa beans that can potentially be used for cocoa bean characterization are width, height, red color average, green color average, and blue color average. Based on characterization, CKR 12 is classified as a superior accession, both based on the quality of SNI BSN 01-2323-2008 and with image processing programs based on physical parameters.
Keyword: biji kakao, pengolahan citra digital, karakterisasi, aksesi, mutu fisik

Judul: Impact Of water policy on poverty reduction and women roles in water management In Zimbabwe
Abstrak: Water management is a key factor in the battle to remove the scourge of extreme poverty and to build secure and prosperous lives for people in the developing world. The water sector in Zimbabwe is complicated by the large number of actors; it is interwoven within various ministries. The research used secondary data and review of literature to evaluate how the current water policy has contributed towards marginalising women and the poor. It looked at how actors can also marginalise or put other actors at risk thereby undermining their role through prioritisation of certain projects, stakeholder participation and usage policy. From a descriptive analysis it is found that women are further relegated and marginalised. The poor are further impoverished through marginalisation and vulnerability. The policy environment favours business and state interests against those of grassroots actors and women. It recommends the establishment of home grown pro- poor water management strategies.
Keyword: