Judul: Identification on Tomato Ripeness using Principal Component Alaysis and K-Nearest Neighbor Based on Color Image
Abstrak: Tomat (Lycopersicon eculentum Mill) merupakan tanaman yang masuk dalam kategori sayuran famili Solanaceae yang banyak dijumpai di daerah tropis dan subtropis. Salah satu jenis tomat yang banyak ditanam adalah tomat plum (Lycopersicon lycopersicum). Di Indonesia sendiri permintaan kebutuhan buah tomat plum semakin meningkat di pasaran, namun kebutuhan tersebut belum dapat terpenuhi dikarenakan berbagai faktor. Salah satu faktornya adalah penentuan tingkat kematangan buah tomat yang masih dilakukan dengan proses manual. Cara manual ini memiliki beberapa kelemahan, diantaranya proses penentuan kematangan yang cukup memakan waktu, memiliki akurasi rendah dan tidak konsisten. Hal ini dikarenakan standar penentuan tingkat kematangan dilakukan secara subjektif oleh para petani, sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi kematangan buah tomat dengan baik dan minim kesalahan klasifikasi. Berdasarkan permasalahan di atas, dalam penelitian ini menggusuklan fitur warna Hue Saturation Value (HSV) dan algoritma Principal Component Analysis (PCA) untuk mereduksi citra sehingga didapatkan project image dari citra buah tomat tersebut. Penelitian ini melakukan proses pembobotan sebelum dilakukan proses klasifikasi. Proses pembobotan pada penelitian ini menggunakan teknik score calculation, sehingga didapatkan bobot terbaik untuk proses pemodelan. Selanjutnya dilakukan proses klasifikasi untuk menentukan tingkat kematangan buah tomat yang terdiri dari green, turning, pink, light red dan red menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan memanfaatkan nilai ketetanggan (k). Penelitian ini menggunakan data sekunder yang didapat pada penelitian sebelumnya. Total 400 citra yang digunakan dengan ukuran 400×400 piksel yang dikelompokkan dalam 5 tingkat kematangan yaitu green, turning, pink, light red dan red. Penelitian ini menggunakan 20 buah tomat untuk setiap kelas dengan pengambilan gambar dilakukan pada 4 sisi buah, sehingga yang digunakan setiap kelas adalah 80 citra. Data dibagi menjadi data latih dan data uji yang terbagi atas 70%-30%, 80%-20% dan 90%-10%. Pada penelitian ini ditentukan nilai k yaitu 1, 3, 5,7,9 dan 11. Nilai PC pada PCA juga ditentukan berdasarkan varian rasio 95% yaitu 5, 10, 15,…,65. Terdapat 7 skenario yang ditetapkan sebagai data dari PCA ke KNN berdasarkan ruang warna yaitu Hue (H), Saturation (S), Value (V), Hue-Saturation (HS), Hue-Value (HV), Saturation-Value (SV) dan HSV. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, dari tiga kelompok pembagian data Hue–Value adalah skenario yang mendapat nilai akurasi tertinggi yaitu pada pembagian data 70%-30% akurasi tertinggi adalah 91%, pembagian data 80%-20% akurasi tertinggi adalah 94% dan pada pembagian data 90%-10% akurasi data adalah 93%. Pada penelitian ini hasil varian rasio yang melebihi 50% data pada tiap data HSV pada PC 5, ini membuktikan bahwa PC 5 telah mewakili dari keseluruhan data. dari keseluruhan pengujian yang dilakukan, hasil tertinggi didapat pada pembagian data 80-20%. dengan akurasi tertinggi 94%., Tomato (Lycopersicon esculentum Mill) is a plant belonging to the vegetable category within the Solanaceae family, often found in tropical and subtropical areas. One widely grown type of tomato is the plum tomato (Lycopersicon lycopersicum). In Indonesia, there is a growing demand for plum tomatoes in the market, but it is currently not being met due to various factors. One of these factors is the manual method of determining the ripeness of tomatoes. This manual process has several weaknesses, including being time-consuming, having low accuracy, and lacking consistency in determining maturity levels. This
Keyword: klasifikasi, K-nearest neighbor, principal component analysis, hue saturation value, tomat

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: 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: