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: 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: 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: