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: 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