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: 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: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: