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: Pendugaan biji kakao terfermentasi, berjamur, dan tak terfermentasi dengan pengolahan citra dan artificial neural network untuk evaluasi mutu biji kakao
Abstrak: Kakao telah menjadi komoditas perdagangan dan sumber penerimaan devisa negara yang cukup penting pada dekade terakhir. Produksi biji kering kakao Indonesia secara signifikan terus meningkat, namun mutu yang dihasilkan sangat rendah. Hal ini dikarenakan kurang terfermentasi, tidak cukup kering, ukuran biji tidak seragam, kadar kulit tinggi, keasaman tinggi, cita rasa sangat beragam dan tidak konsisten, namun disisi lain kakao Indonesia juga mempunyai keunggulan yaitu mengandung lemak cokelat dan dapat menghasilkan bubuk kakao dengan mutu yang baik. Upaya pemerintah untuk menentukan daya saing komoditas ekspor Indonesia adalah dengan mengembangkan pengendalian mutu yang mengarah tercapainya jaminan mutu di Indonesia yaitu melalui Standar Nasional Indonesia (SNI). Untuk dapat bersaing dalam hal mutu, pada masa mendatang inspeksi terhadap mutu cokelat harus dilakukan pada semua produk cokelat yang akan diproduksi menjadi suatu bahan jadi yang memiliki cita rasa tinggi. Penelitian ini bertujuan membangun perangkat kecerdasan buatan (berbasis komputer) untuk mengetahui biji berjamur dan biji tak terfermentasi dengan menggunakan parameter nilai rata-rata intensitas warna merah (R), nilai rata-rata intensitas warna hijau (G), nilai rata-rata intensitas warna biru (B), perbedaan nilai indeks hue (H), saturation (S), dan Intensity (I). Penilaian mutu dilakukan secara visual buatan dengan pengolahan citra (image prcessing) yang dikembangkan menggunakan jaringan syaraf tiruan (artificial neural network) kemudian dibandingkan dengan contoh standar dari varietas yang bersangkutan. Proses training pada Artificial Neurak Network (ANN) dilakukan sampai jaringan mendapatkan nilai akurasi yang stabil. Pada penelitian ini training dilakukan sampai dengan 7000 iterasi dengan menggunakan 514 biji kakao. Jumlah butir yang diduga dengan tepat sebanyak 504 data atau tingkat akurasi 98.05%. Tingkat akurasi yang dicapai adalah 99.36% untuk biji kakao terfermentasi, 98.30% untuk biji kakao berjamur, 79.17% untuk biji kakao tak terfermentasi. Validasi ANN dilakukan dengan mengenali 506 data baru. Data yang berhasil diduga dengan tepat adalah 448 data atau tingkat akurasi sebesar 88.54%. Tingkat akurasi tersebut terdiri dari 95.62% biji kakao terfermentasi, 81.72% biji kakao berjamur, 71.43% biji kakao tak terfermentasi. Tingkat akurasi untuk biji kakao tak terfermentasi rendah karena sebagian besar dari selang warna R rata-rata, G rata-rata, B rata-rata untuk biji kakao tak terfermentasi berada pada selang biji terfermentasi, selang warna H rata-rata biji kakao tak terfermentasi berada pada selang biji kakao terfermentasi, dan sebagian besar dari selang warna S rata-rata, I rata-rata untuk biji kakao tak terfermentasi berada pada selang biji kakao terfermentasi. Jumlah biji kakao tak terfermentasi yang dipakai dalam training kurang sehingga tingkat pengetahuan sistem kurang. Oleh karena itu untuk penelitian selanjutnya diperlukan contoh biji kakao tak terfermentasi yang lebih banyak, agar tingkat pengetahuan sistem akan meningkat.
Keyword: 

Judul: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model