Judul: Klasifikasi Fisik Inti Sawit Menggunakan Real Time Image Processing Dan K-Nearest Neighbourhood (Knn).
Abstrak: Penentuan mutu inti sawit secara fisik hingga saat ini masih dilakukan secara manual dengan memisahkan inti sawit menjadi 3 (tiga) bagian yaitu kotoran, inti pecah dan inti utuh (DSN 1987). Penentuan mutu inti sawit secara manual seringkali mengakibatkan terjadi konflik antar pembeli dan penjual mengenai mutu inti sawit, kondisi ini tentunya akan merugikan kedua belah pihak. Selain itu proses penentuan mutu secara manual memiliki kekurangan pada rendahnya efisiensi, objektifitas, dan tingkat konsistensi, sehingga perlu dilakukan pengembangan metode identifikasi mutu inti sawit yang baik dan akurat. Beberapa peneliti telah mengembangkan metode pengolahan citra untuk penentuan mutu objek yang berbentuk biji-bijian dengan akurasi yang cukup baik berkisar antara 60-100% diantaranya penentuan mutu biji kopi (Sofi’i et al. 2005; Soedibyo et al. 2009), biji pala (Dinar et al. 2012), biji kismis (Mollazade et al. 2012) dan biji ginko (Ahmad 2013). Beberapa peneliti juga telah berhasil membangun sistem penentuan mutu bijian secara otomatis yang terdiri atas mesin inspeksi otomatis berbasis pengolahan citra (Wan 2002; Soedibyo et al. 2010) meskipun sistem mesin tersebut masih membutuhkan investasi yang cukup besar. Sebagian besar dari penelitian tersebut dikembangkan menggunakan algoritma Artificial Neural Networks (ANN). Menurut Arifin (2012) klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN) lebih mudah dan lebih handal untuk direpresentasikan dibandingkan dengan algoritma lain seperti Support Vector Machines (SVM), Naive Bayessian (NB) dan Artificial Neural Networks (ANN). Namun KNN membutuhkan alokasi memori yang besar karena tidak membangun model klasifikasi dalam prosesnya. Secara visual inti sawit utuh, pecah, dan kotoran dapat dibedakan berdasarkan bentuk, ukuran dan karakteristik kekasaran permukaan. Biji inti sawit utuh memiliki rata-rata panjang 1.57 cm, lebar 0.92 cm, kebulatan 80 % dan berat 1.11 gram. Sedangkan kotoran memiliki rata-rata panjang 1.39 cm, lebar 0.48 cm, kebulatan 60% dan berat 0.40 gram (Akubuo 2002). Berdasarkan karakteristik fisik tersebut, penentuan klasifikasi fisik inti sawit dilakukan menggunakan analisis tekstur dan morfologi. Pada penelitian ini klasifikasi fisik inti sawit dilakukan menggunakan image processing secara real time dengan metode klasifikasi K-Nearest Neighbourhood (KNN). Secara umum tujuan penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi fisik inti sawit berbasis pengolahan citra dan KNN secara real time. Secara spesifik tujuan penelitian ini adalah 1) Mengembangkan algoritma pengolahan citra inti sawit secara real time berdasarkan morfologi dan tekstur, 2) Melakukan pendugaan klasifikasi fisik inti sawit menggunakan KNN. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah inti sawit yang diperoleh dari pabrik pengolahan kelapa sawit (PKS) PTPN VIII Cikasungka, Jawa Barat. Peralatan yang digunakan terdiri atas nampan, timbangan digital dan perangkat pengambilan citra. iii iii Penelitian dimulai dengan perancangan alat pengambilan citra kemudian dilanjutkan dengan pengembangan algoritma pengolahan citra dan pengembangan real time image processing, persiapan sampel inti sawit, pelatihan perangkat lunak dan pengujian sistem. Perangkat pengambilan citra inti sawit dirancang untuk dapat memisahkan setiap biji inti sawit satu dengan lainnya sehingga memudahkan proses klasifikasi. Perangkat pengambilan citra terdiri atas laptop, kamera handphone 8 MP, dudukan kamera, dudukan lampu neon, lampu neon 8 watt, rangka, tray berlubang untuk pemisahan inti sawit, dan alat perata untuk memasukkan inti sawit ke dalam tray berlubang. Perangkat lunak pengolahan citra dikembangkan menggunakan bahasa Matlab R2014a dengan Sistem Operasi Windows 7 dengan script program pengolah citra yang
Keyword: Inti sawit, real time, pengolahan citra, KNN

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: A Continuous Vaccination Strategy in the SVIR Epidemic Model
Abstrak: Vaccination is conducted to minimize the spread of a disease. The vaccination is usually done several times within a fixed time interval. In the SVIR model, it is assumed that individuals do not get immediate immunity following a vaccination program. So according to process of vaccination on SVIR model, there are two strategies, i.e. the continuous vaccination strategy (CVS) and the pulse vaccination strategy (PVS). In this study, only the CVS strategy in epidemic model SVIR is considered. Results of the study indicate that dynamics of the CVS system depends on the basic reproductive number. If the basic reproductive number is less than one, then the disease-free fixed point is asymptotically stable. It means that the disease will eventually disappear from the population. Conversely, if the basic reproductive number is greater than one, then the endemic fixed point is asymptotically stable, which means that the disease will remain exist in the population. Simulation result shows that the vaccination would minimize the spread of disease by reducing the basic reproductive number. If the time for the vaccinated recipients to obtain the immunity, as well as a possibility of vaccinated recipients to be infected are neglected, then the disease will be eradicated. This condition is called an over-evaluating effect of vaccination.
Keyword: