Judul: Classification of Cherry Tomato Grade Based on Color Using Image Processing
Abstrak: Tomat cherry biasanya dijual dalam kemasan retail dengan ukuran dan warna yang hampir seragam, oleh karena itu perlu digolongkan ke dalam kelas mutu tertentu sebelum dikemas. Salah satu parameter mutu yang sering digunakan karena mudah adalah tingkat kematangan buah yang diwakili oleh warna kulit buah, namun pekerjaan ini dalam waktu lama cukup melelahkan pekerja sehingga dapat menurunkan konsistensi pemutuan. Metode pengolahan citra dan machine learning dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi mutu tomat cherry untuk menggantikan pekerjaan manual. Tujuan dari penelitian ini adalah mempelajari mengolah informasi warna pada tomat cherry menggunakan pengolahan citra serta membangun, menguji, dan menentukan akurasi model klasifikasi mutu tomat cherry menggunakan machine learning. Citra tomat diambil dari berbagai sisi yaitu sisi atas, bawah, kanan dan kiri. Fitur yang diekstrak dan digunakan dalam pembuatan model adalah color moment dan algoritma machine learning yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Model dengan akurasi tertinggi didapatkan bila menggunakan data citra buah tomat dari sisi bawah dan kanan yaitu sebesar 98,81%. Sedangkan, model dengan akurasi terendah didapatkan menggunakan data citra buah tomat dari sisi atas yaitu sebesar 96,43%., Cherry tomatoes are usually sold in retail packaging with almost uniform sizes and colors, therefore they need to be classified into a certain quality class before being packaged. One of the quality parameters that is often used is fruit ripeness level indicated by the color of the fruit skin, but working for a long time is quite tiring for workers so that it can reduce consistency in grading. Image processing methods and machine learning can be used to classify the quality of cherry tomatoes to replace manual work. The purpose of this research is to study the color information on cherry tomatoes using image processing and to build, test, and determine the accuracy of model for the quality classification of cherry tomatoes using machine learning. Tomato images are taken from various sides, namely the top, bottom, right and left sides. The features extracted and used in the model development are color moments and the machine learning algorithm used is Support Vector Machine (SVM). The model with the highest accuracy is obtained when using tomato image data form the bottom and right sides, which was 98.81%. Meanwhile, the model with the lowest accuracy was obtained using tomato image data from the top side, which was 96.43%.
Keyword: Cherry tomatoes, color, image processing, quality, SVM

Judul: Pengembangan Algoritma Image Processing Untuk Menentukan Tingkat Kematangan Buah Tomat Segar
Abstrak: Buah tomat merupakan salah satu produk hortikultura yang mempunyai prospek pemasaran yang cerah. Hal ini dapat dilihat dari banyaknya buah tomat yang dapat dimanfaatkan masyarakat. Potensi pasar buah tomat juga dapat dilihat dari harga yang terjangkau oleh seluruh lapisan masyarakat, sehingga membuka peluang lebih besar terhadap serapan pasar. Peningkatan jumlah penduduk, pendidikan, kesadaran gizi dan meningkatnya pendapatan masyarakat juga akan meningkatkan kebutuhan buah tomat. Selain itu, meningkatnya kemajuan di bidang industri pengolahan akan berperan terhadap besarnya serapan pasar buah tomat. Penanganan pasca panen memegang peranan penting dalam penentuan mutu tomat, terutama kegiatan sortasi dan pemutuan. Selama ini kegiatan sortasi dan pemutuan buah tomat dilakukan secara manual, sehingga menghasilkan produk yang kurang seragam. Karena hasil sortasi manual yang kurang memuaskan, maka diperlukan suatu metode untuk mensortasi dan mengelompokkan tomat dengan baik. Perkembangan metode pengolahan citra memungkinkannya dilakukan penentuan tingkat kematangan tomat tanpa merusaknya. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari parameter kematangan buah tomat segar menggunakan pengolahan citra kemudian menyusun algoritma image processing untuk menentukan tingkat kematangan buah tomat segar serta menggolongkan buah tomat sesuai dengan tingkat kematangannya. Penelitian ini dilaksanakan di laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian (TPPHP), Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian. Waktu pelaksanaan penelitian pada bulan Maret sampai Juni 2007. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah buah Tomat segar dengan kondisi panen hijau penuh, hijau-merah dan merah penuh masing-masing 50 buah yang diperoleh dari petani tomat di daerah Cikoneng, Bandung. Adapun peralatan yang digunakan adalah seperangkat komputer, kamera CCD, 4 buah lampu TL dengan daya 5 watt, kain putih sebagai latar belakang, jangka sorong, timbangan digital, rheometer, refraktometer, dan luxmeter . Pada penelitian ini, terdapat beberapa tahapan yaitu pengambilan citra, pengolahan citra yang meliputi pengukuran area, diameter, panjang, dan warna RGB, pengukuran langsung yang meliputi pengukuran berat buah tomat, pengukuran diameter, pengukuran kekerasan, dan pengukuran total padatan terlarut, tahap pengolahan data hasil pengolahan citra dan data pengukuran langsung, penentuan parameter mutu yang akan digunakan dalam proses pengelompokan dan validasi algoritma pemutuan. Hubungan antara area tomat hasil pengolahan citra yang direkam dari arah atas dengan berat tomat diperoleh nilai koefisien determinasinya yaitu sebesar 0.9144. Sedangkan untuk citra yang direkam dari arah samping nilai koefisien determinasinya yaitu sebesar 0.9155. Dengan melihat nilai koefisien determinasi, makan dapat disimpulkan bahwa nilai parameter berat tomat dapat diduga dari area tomat, hubungan antara panjang tomat hasil pengolahan citra dengan panjang aktual tomat diperoleh nilai koefisien determinasinya yaitu sebesar 0.8547. Hubungan antara diameter tomat hasil pengolahan citra yang direkam dari arah atas dengan diameter aktual tomat diperoleh nilai koefisien determinasinya yaitu sebesar 0.7989. Sedangkan untuk citra yang direkam dari arah samping nilai koefisien determinasinya yaitu sebesar 0.7366. Dengan melihat nilai koefisien determinasi baik untuk panjang maupun diameter, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dihasilkan memiliki hubungan cukup kuat, sehingga model regresi yang dihasilkan dapat menjelaskan perilaku perubahan nilai peubah y (panjang dan diameter tomat yang sebenarnya) dengan cukup baik.
Keyword: 

Judul: Perencanaan Lanskap Jalan Western By Pass di Kotamadya Denpasar, Bali
Abstrak: Jalan Western By Pass dengan panjang keseluruhan .t 13 km merupakan salah satu jalan yang akan dibangun di wilayah Denpasar bagian barat, digunakan untuk menghubungkan daerah-daerah di sebelah utara (Tabanan, Kintamani, Sangeh, dll) dan selatan Denpasar (Kuta dan Nusa Dua). Jalan yang berfungsi sebagai jalan Arteri Primer ini bersama-sama dengan Northern dan Southern By Pass akan membentuk jaringan Outer Ring Road yang mengelilingi Kotamadya Denpasar dan direncanakan selesai serta mulai beroperasi secara optimal pada tahun 2002.
Keyword: