Judul: Pengembangan Algoritma Pengolah Citra untuk Membedakan Beberapa Jenis Cacat Biji Kopi
Abstrak: Kopi merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia. Umumnya pemisahan kopi dilakukan secara manual sehingga menimbulkan beberapa kekurangan antara lain kelelahan dan perbedaan subjektivitas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari parameter mutu fisik biji kopi dan membuat program pengolah citra menggunakan Raspberry Pi untuk membedakan beberapa jenis cacat biji kopi. Sampel yang digunakan sebanyak 300 gram kemudian dipisahkan menjadi Biji Hitam, Hitam Pecah, Hitam Sebagian, Kuku Kambing, Kuping Gajah, dan Pecah. Kemudian ditentukan parameter yang digunakan antara lain Area, Keliling, Lebar dan Tinggi, dan indeks warna (r,g,b). Pembuatan program menggunakan Bahasa Python 3.5 dengan beberapa fungsi antara lain memasukkan gambar, binerisasi, dan hasil pengukuran. Parameter fisik biji yang dapat digunakan untuk membedakan beberapa jenis cacat biji kopi antara lain komponen warna saturasi dan intensitas dari model warna HSI, serta faktor bentuk Compactness. Program yang digunakan dapat berfungsi dengan baik dengan menghasilkan nilai-nilai yang dibutuhkan dan dapat membedakan jenis cacat biji kopi khususnya biji hitam dengan akurasi 67% dengan nilai saturasi<0.14, biji hitam pecah dengan akurasi 50% dengan nilai indeks compactness≥15, dan biji hitam sebagian dengan akurasi 46% dengan nilai indeks compactness˂15, sedangkan kuping gajah dengan akurasi 62% dengan nilai intensitas≥0.26405, kuku kambing dengan akurasi 36% dengan nilai indeks compactness≥15.5235, dan pecah dengan akurasi 36% dengan nilai indeks compactness˂15.5235. Akurasi yang kurang baik tersebut dapat disebabkan oleh antara lain interval yang beririsan, metode pengambilan citra yang kurang baik, dan kemampuan mata untuk memisahkan yang terbatas.
Keyword: cacat, kopi, program, raspberry pi

Judul: Pendugaan jenis cacat biji kopi robusta Coffea canephora dengan parameter bentuk menggunakan pengolahan citra dan artificial neural network
Abstrak: Kopi merupakan salah satu komoditi perkebunan yang penting di Indonesia. Komoditi kopi di Indonesia berperan sebagai komoditi ekspor dan komoditi sosial. Sebagai komoditi ekspor, kopi telah membawa Indonesia fnenempati urutan keempat setelah Brazil, Kolombia dan Vietnam. Sebagai komoditi sosial, komoditi kopi memberi lapangan pekerjaan kepada masyarakat di lingkungan perkebunan kopi. Secara umum kopi Indonesia dinilai bermutu rendah. Rendahnya mutu kopi ini dicirikan oleh kopi banyak yang rusak/pecah, kadar air kopi masih tinggi sehingga tidak tahan lama disimpan dan rendemen kopi masih rendah. Selama ini, untuk menguji mutu kopi dilakukan uji visual dan uji organoleptik secara manual. Cara ini tentu saja kurang efektif, maka perlu dikembangkan sebuah teknologi yang dapat digunakan untuk menguji mutu kopi secara visual. Dengan latar belakang tersebut, penelitian ini dirancang dengan tujuan membangun perangkat kecerdasan buatan (berbasis komputer) untuk menggantikan fungsi inspektor dalam melakukan uji visual mutu kopi. Penelitian ini bertujuan untuk menduga jenis cacat biji kopi berupa biji pecah, biji berlubang, dan benda asing sehingga dapat membantu dalam penentuan mutu kopi. Tujuan khususnya adalah menyusun algoritma pengolahan citra untuk mendapatkan nilai parameter-parameter yang mencerminkan bentuk dan ukuran biji kopi yaitu panjang, keliling, roundness, lebar, lebar minimum, lebar maksimum, selisih lebar, luas, dan selisih luas. Setelah itu dikembangkan artificial neural network untuk mengenal jenis cacat biji kopi berdasarkan komposisi nilai parameter- parameter tersebut di atas. Penelitian dilakukan selama enam bulan dari bulan Maret sampai dengan bulan Agustus 2004 di Laboratorium Sistem Manajemen dan Mekanisasi Pertanian, Departemen Teknik Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bahan yang digunakan adalah biji kopi Robusta (Coffea canephora) dengan kadar air 13 %. Peralatan yang digunakan dalam proses penyiapan bahan yaitu moisture tester tipe PB-102, nampan analisa, kaca pembesar, dan cawan petri. Peralatan lain yang digunakan untuk pengolahan citra adalah kamera digital merek Fuji model Fine Pix A203, Iluminance meter merek Minolta tipe T-IH, seperangkat komputer dengan prosesor Pentium III 730 MHz, RAM (Random Access Memory) 192 MB, lampu TL 5 Watt, styrofoam dan sebagai perangkat lunaknya adalah sistem operasi Microsoft Windows XP Professional 2002 dan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 6.0. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh vaksinasi terhadap dinamika populasi pada model SIR (Susceptible-Infected-Recovered)
Abstrak: SIR model can be used to model the spread of diseases in a closed population based on certain assumptions. In this research, the SIR model is formulated by including the factor of vaccination. As the result, the model has been shown to have two equilibrium points, i.e. disease free and endemic equilibrium. A simulation study is carried out to illustrate the model. The results show that some equilibrium points are asymptotically stable. Moreover, a minimum level of vaccination has been defined. For the vaccination level less than the minimum level, increase in the vaccination level results in decrease of the proportion of infected individuals in the corresponding equilibrium point. On the other hand, for the vaccination level greater than the minimum level, increase in the vaccination level results in decrease the proportion of susceptible individuals in the corresponding equilibrium point. Furthermore, when vaccination level is greater than the minimum level, it is found that the time needed for the disease to extinct is shorter.
Keyword: