Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada saat ini, pengukuran sifat dan karakteristik madu yang menjadi dasar untuk penentuan kualitas madu dilakukan dengan metode berbasis laboratorium yang umumnya memiliki sifat merusak, memerlukan waktu yang lama, satu alat untuk satu pengukuran dan memerlukan penanganan yang khusus. Penelitian ini ditujukan untuk membuat suatu sistem pengukuran berbasis citra hiperspektral yang memiliki sifat tidak merusak, cepat, mudah, dan terintegrasi untuk memprediksi beberapa sifat madu antara lain massa jenis, TSS Total Soluble Solid), konduktivitas listrik, dan pH madu, serta mampu untuk melakukan pengenalan produsen madu. Sistem pengukuran yang dikembangkan menggunakan kamera hiperspektral yang mampu mendeteksi gelombang elektromagnetik pada panjang gelombang 400-1000 nm. Sistem pengolahan citra meliputi pengkoreksi citra, pemilihan area pengukuran, pengekstraksi ciri, pereduksi data, pemodelan pengenalan produsen madu dan pemodelan prediksi sifat madu. Algoritma pereduksi data yang digunakan meliputi PCA (Principal Component Analysis), PLS (Partial Least Square), dan ICA (Independent Componen Analysis). Algoritma pengenalan produsen madu meliputi algoritma DT (Decission Tree), kNN (k Nearest Neighbor), SVM (Support Vector Machine). Algoritma pemodelan prediksi sifat madu meliputi RT (Regression Tree), SVR (Support Vector Regression), dan GPR (Gaussian Process Regression). Sampel madu yang digunakan untuk menguji kinerja sistem yang dikembangkan terdiri atas 140 sampel yang didapatkan dari 3 produsen madu, dimana masing masing produsen mempunyai 9 sumber flora yang berbeda beda. Evaluasi terhadap kinerja sistem dilakukan dengan analisis nilai akurasi pada klasifikasi, serta koefisien determinasi (R2) dan RMSE (Root Mean Square Error) pada regresi. Hasil yang diperoleh menunjukan algoritma PLS-kNN sebagai algoritma terbaik untuk klasifikasi produsen madu dengan tingkat akurasi 79,3%. Algoritma PCA-GPR merupakan algoritma terbaik untuk prediksi nilai massa jenis, TSS, dan konduktivitas listrik dengan nilai R2 sebesar 0,889, 0,801, 0,875 dan RMSE dengan nilai 0,012, 1,738, 0,074. Algoritma terbaik untuk prediksi nilai pH madu adalah PLS-GPR dengan nilai R2 sebesar 0,904 dan RMSE 0,107. Secara umum, sistem yang dikembangkan telah berhasil melakukan pengenalan produsen madu dan memprediksi sifat madu dengan baik.

---

Currently, the measurement of the honey properties which is the basis for determining the quality of honey is carried out by laboratory-based methods which generally have destructive properties, require a long time, one tool for one measurement and require special handling. This research is intended to develop measurement system based on hyperspectral imaging which has non-destructive, fast, easy and integrated properties that are able to measure some of the properties of honey including density, TSS, electric conductivity, and pH. , and are able to recognize the producers of honey.

The measurement system uses a hyperspectral camera over 400-1000 nm wavelength signal. This system use image processing technique including image correction, image segmentation, image extraction, classification algorithm to recognize the producers of honey, and regression algorithm to predict honey properties value. The data reduction algorithm used are PCA (Principal Component Analysis), PLS (Partial Least Square), and ICA (Independent Componen Analysis).

The classification algorithm used are DT (Decission Tree), kNN (k Nearest Neighbor), SVM (Support Vector Machine. The regression algorithm used are RT (Regression Tree), SVR (Support Vector Regression), and GPR (Gaussian Process Regression). The honey samples used to test the performance of the system consisted of 140 samples obtained from 3 honey producers, where each producer had 9 different sources of honey floral origin. Evaluation of the system was done by analyzing the value of accuracy on classification, as well as the coefficient of determination (R2) and RMSE (Root Mean Square Error) in the regression.

The results obtained show the PLS-kNN algorithm as the best algorithm to recognize the honey producers with 79.3% accurac. The PCA-GPR algorithm is the best algorithm for predicting density, TSS, and electrical conductivity with R2 values of 0.889, 0.801, 0.875 and RMSE values of 0.012, 1.738, 0.074. The best algorithm for predicting the pH value of honey was PLS-GPR with R2 value of 0.904 and RMSE 0.107. "

"Transmitansi dan reflektansi merupakan dua metode pengukuran yang umum digunakan untuk melakukan investigasi terhadap sifat kimia zat cair berdasarkan spektrum optis. Dalam kasus karakterisasi madu, penelitian ini dilakukan untuk menunjukkan perbandingan dari kedua metode pengukuran tersebut pada prediksi parameter kualitas madu seperti Total Soluble Solids (TSS), pH, dan Electrical Conductivity (EC) berdasarkan sistem pencitraan hiperspektral. Sistem terdiri atas kamera hiperspektral SPECIM FX10 dengan 224 kanal (400-1000 nm), tiga buah lampu halogen 150 W, sebuah kotak diffuser cahaya, sebuah slider bermotor, dan sebuah PC. Kemudian, algoritma Partial Least Square-Support Vector Regression (PLS-SVR) dengan Gaussian Kernel untuk memprediksi nilai referensi berdasarkan spektrum transmitansi dan reflektansi yang telah didapatkan. Performa dari setiap metode diuji dengan tenfold Cross Validation, yang akan mengelompokkan data menjadi 10 partisi. Sampel diperoleh dari 30 varian madu dengan warna yang bervariasi, ditempatkan pada cawan Petri berdiameter 5 cm dengan volume 5 mL. Performa dari setiap metode diukur berdasarkan nilai koefisien determinasi R2 dan Root Mean Square Error (RMSE). Evaluasi model yang diperoleh dari metode transmitansi menghasilkan R2 sebesar 0,75, 0,87, dan 0,83, RMSE sebesar 3,62, 0,03, dan 0,01 untuk prediksi nilai TSS, pH, dan EC berdasarkan testing data. Untuk prediksi parameter yang sama, metode reflektansi menghasilkan R2 sebesar 0,82, 0,91, dan 0,94, RMSPE dan 2,72, 0,02, and 4,98×10-3 berdasarkan testing data. Pada penelitian ini, metode reflektansi memiliki kinerja yang lebih baik daripada metode transmitansi dalam prediksi parameter kualitas madu.

---

Transmittance and reflectance modes are the two most common measurement methods used for investigating liquid chemical properties based on optical spectrum. In the case of honey characterization, this research performed to show a comparison between both measurement methods to predict honey quality parameters, such as Total Soluble Solids (TSS), pH, and Electrical Conductivity (EC) based on the Vis-NIR hyperspectral imaging system. The system consists of Specim FX10 hyperspectral camera with 224 bands (400-1000 nm), three 150 W halogen lamps, a light diffuser box, a motorized slider, and a PC. Then, Partial Least Square-Support Vector Regression (PLS-SVR) with Gaussian Kernel algorithm applied to predict reference values based on the acquired transmittance and reflectance spectrum. Performance of each method tested by tenfold Cross Validation, which randomly grouping the dataset into ten partitions. Samples is obtained from 30 different honey variant with varied colors, placed in 5 cm diameter Petri dishes at 5 mL volume. Performance of each tmethod measured by coefficient of determination R2 and a Root Mean Square Error (RMSE) score. Model evaluation of transmittance mode results in R2 of 0.75, 0.87, and 0.83, RMSE of 3.62, 0.03, and 0.01 for TSS content pH, and EC prediction based on testing data. For similar predicted parameters, reflectance mode results in R2 of 0.82, 0.91, and 0.94, RMSPE of 2.72, 0.02, and 4,98×10-3 based on testing data. In this research, reflectance mode performs better than transmittance mode in the prediction of honey quality parameters."

"Citra hiperspektral memiliki informasi dalam rentang spektrum yang luas melebihi rentang spektrum yang ada pada citra RGB sebagai citra yang umum digunakan sehari-hari saat ini. Informasi tersebut dapat dimanfaatkan dalam berbagai macam bidang; salah satunya adalah pengukuran kadar tertentu dalam suatu objek. Namun, kamera hiperspektral sebagai alat akuisisi citra memiliki kekurangan yaitu harganya yang mahal, tidak mudah dioperasikan, ukuran hasil citra yang besar, serta memerlukan teknik dan perangkat khusus saat mengakuisisi citra. Hal tersebut berbeda dengan kamera RGB yang memiliki harga yang jauh lebih murah, hasil citra berukuran kecil, serta mudah dioperasikan. Penelitian ini melakukan implementasi sistem rekonstruksi citra hiperspektral dari citra RGB berbasis convolutional neural network ResNet pada sistem prediksi kadar fenolik daun bisbul. Terdapat proses rekonstruksi citra hiperspektral dengan target jumlah bands sebanyak 224 pada rentang panjang gelombang 400 sampai 1000 nm. Penelitian ini menggunakan algoritma model ResNet untuk model rekonstruksi citra, serta algoritma model XGBoost untuk model prediksi kadar. Performa model yang dihasilkan dalam penelitian ini adalah RMSE sebesar 0,1129 dan MRAE sebesar 0,3187 untuk model rekonstruksi citra, serta RMSE sebesar 0,5798 dan MRAE sebesar 0,1431 untuk model prediksi kadar. Citra hiperspektral hasil rekonstruksi mampu menghasilkan pola spectral signature yang serupa dengan citra hiperspektral asli.

---

Hyperspectral images have much information within their large spectrum area; larger than RGB images which are used daily nowadays. The information can be used in many applications; one of them is content measurement of an object. However, hyperspectral cameras as an image acquisition instrument have disadvantages, such as high cost, not easy to operate, large image results, and require additional equipment in its image acquisition. This is different from RGB cameras which have cheaper price, smaller in image size, and easier to operate. This study implemented a hyperspectral image reconstruction system from RGB images based on the ResNet convolutional neural network on the velvet apple leaf’s phenolic content prediction system. This study reconstructs hyperspectral images with a total target of 224 bands in the wavelength range of 400 to 1000 nm. This study uses the ResNet model algorithm for the image reconstruction model, and the XGBoost model algorithm for the content prediction. The performance of the model produced in this study is RMSE of 0.1129 and MRAE of 0.3187 for the image reconstruction model, as well as RMSE of 0.5798 and MRAE of 0.1431 for the content prediction model. The reconstructed hyperspectral image can produce the same spectral signature pattern as the original hyperspectral image."

"Madu adalah cairan yang manis, kental, berwarna coklat kekuningan yang dibuat oleh lebah dan serangga dari nektar yang dikumpulkan dari bunga, yang sering digunakan untuk suplemen makanan atau obat alami. Setiap bunga nektar menghasilkan berbagai jenis madu dimana masing-masing madu memiliki manfaat tersendiri bagi kesehatan manusia. Dalam penelitian ini, sistem deteksi botanical origin madu diusulkan berdasarkan profil transmitansi spektral menggunakan sistem pencitraan hiperspektral. Sistem pengambilan citra terdiri dari modul transmitansi, lampu halogen, slider dan sistem pencitraan hiperspektral. Gambar direkam dalam 224 kanal dengan rentang panjang gelombang 400 nm hingga 1000 nm. Metode pemrosesan gambar terdiri atas koreksi gambar, segmentasi gambar, ekstraksi fitur, reduksi fitur, dan model klasifikasi. Jaringan Pengenalan Pola dengan lapisan tersembunyi tunggal digunakan sebagai model klasifikasi. Backpropagation regularisasi Bayesian dilakukan untuk melatih model. Lima-jenis botanical origin madu dari tiga produsen yang berbeda dikumpulkan untuk mengevaluasi sistem yang diusulkan. Tiga sampel disiapkan dan diukur untuk setiap botani dari masing-masing produsen untuk membuat dataset madu. Confusion matrix digunakan untuk mengukur kinerja klasifikasi. Berdasarkan hasil eksperimen, akurasi klasifikasi botanical origin adalah 93,3% dan klasifikasi berdasarkan merek adalah 99,3%. Hasil yang ditunjukkan sangat baik untuk sistem klasifikasi.

---

Honey is a sweet, sticky, yellowish-brown fluid made by bees and other insects from nectar collected from flowers, which often been used for food supplement or natural drug. Each nectar flower produces different kind of honey which each honey has its own benefits for human health. In this study, a detection system of honey botanical origin was proposed based spectral transmittance profile using hyperspectral imaging and machine learning. An image acquiring system consist of the transmittance module, halogen lamp, object slider and hyperspectral imaging system. The image was recorded in 224 band with wavelength range from 400 nm to 1000 nm.

An image processing method performs image correction, segmentation, feature extraction, feature reduction and classification model. A Pattern Recognition Network with hidden layer was used a classification model. A Bayesian regularization backpropagation was conducted to train the model. Five-type of the honey botanical origin from three different producers was collected to evaluate the proposed system. Three samples were prepared and measured for each botanical from each producer to create the honey dataset. A confusion matrix was used to measure the classification performance. Based on the experiment result, the accuracy of botanical origin classification is 93.3% and 99.3% for classification based on brand of honey. The result shows an excellent performance for the classification system."

"Sistem klasifikasi citra lidah telah banyak digunakan dalam kepentingan medis dan diagnosis kesehatan. Penelitian ini berfokus pada peningkatan peforma akurasi klasifikasi pada sistem prediksi perokok berdasarkan analisis letak persebaran Smoker Melanosis pada citra lidah. Teknik diagonis lidah yang dibangun adalah metode yang non-invasif serta berbasis pencitraan hiperspektral (HSI). Berbagai pendekatan dan arsitektur Deep Learning  telah diusulkan untuk mengatasi analisis data HSI dan telah mencapai akurasi klasifikasi yang relatif tinggi. Pada penelitian ini, arisitektur Convolutional Neural Network (CNN) dipakai dalam konfigurasi spektral-spasial yang terutama digunakan dengan tujuan ekstraksi fitur dan klasifikasi. Peneliti membuat beberapa arsitektur CNN untuk melakukan beberapa pengujian. Peneliti mengklasifikasikannya sebagai Single CNN dan Hybrid CNN. Pada algoritma Single CNN ada 2 arsitektur yang dibuat  yaitu CNN-Autoencoder dan CNN-Alexnet. Pada algoritma Hybrid CNN ada 2 arsitektur yang dibuat yaitu Proposed Hybrid CNN dengan satu cabang dan Hybrid CNN Resnet18 dengan 8 cabang. Peneliti menguji dampak kernel pada setiap subjek segmentasi yang berbeda dan terlihat bahwa akurasi klasifikasi tertinggi setiap subjek bervariasi terhadap ukuran kernel. Oleh karena itu, model Hybrid-CNN ini diusulkan untuk dapat membuat arsitektur hibrida dan skala konvolusi hibrida. Pada model Proposed Hybrid CNN yang diusulkan, akurasi pada subjek Lateral A bisa mencapai 90,6%, Lateral B mencapai 86,5%, dan Persepsi Dokter mencapai 99,2%. Pada model Hybrid CNN-Resnet18 yang diusulkan, Lateral A bisa mencapai 89,4%, Lateral B mencaapai 84,6%, dan Persepsi Dokter mencapai 97,4%. Secara umum hasil akurasi model yang diusulkan berhasil mencapai peforma yang lebih baik.

---

The tongue image classification system has been widely used in medical interests and health diagnosis. This research emphasizes on improving the performance of classification accuracy in the Smoker prediction system based on the location analysis of the SmokerMelanosis distribution on the tongue image. The tongue diagonalization technique developed is a non-invasive method based on hyperspectral imaging (HSI). Various considerations and architecture In-depth learning have been proposed to overcome the analysis of HSI data and has obtained relatively high classification completion. In this study, the Convolutional Neural Network (CNN) architecture is used in the spectral-spatial configuration used for feature extraction and classification. CNN to do some testing. Researchers classified it as Single CNN and Hybrid CNN. In the Single CNN algorithm, there are 2 architectures created, namely CNN-Autoencoder and CNNAlexnet. In the Hybrid CNN algorithm, there are 2 architectures created, namely Proposed Hybrid CNN with one branch and Hybrid CNN Resnet18 with 8 branches. Learn more about the kernel in each different subject segmentation and look at the kernel classification. Therefore, the Hybrid-CNN model is proposed to be able to make hybrid architecture and hybrid convolution scale. In the approved Proposed Hybrid CNN model, approved on the subject of Lateral A can reach 90,60%, Lateral B reaches 86,5%, and Doctor Perception reaches 99,2%. In the CNN-Resnet18 Hybrid model obtained, Lateral A can reach 89,4%, Lateral B reaches 84,6%, and Doctor Perception reaches 97,4%. In general, the results of the completion of the approved model have achieved better performance. "

"Pola konsumsi pangan masyarakat Indonesia saat ini telah beralih dari sekedar pemenuhan kebutuhan dasar menjadi pola konsumsi makanan sehat yang disebut sebagai pangan fungsional. Beras berpigmen masuk kedalam jenis makanan fungsional karena mengandung banyak antioksidan yang berasal dari antosianin. Namun beras berpigmen dinilai mudah apek jika disimpan terlalu lama. Teknologi iradiasi dapat digunakan untuk mengawetkan makanan secara aman dan efektif sehingga dapat memperpanjang umur simpannya. Penyinaran radiasi gamma dengan dosis tertentu dapat menyebabkan terjadinya perubahan komposisi nutrisi yang terkandung dalam beras. Sehingga perlu dilakukan pengukuran kandungan nutrisi beras berpigmen pasca iradiasi untuk menjamin kesesuaian gizi pada beras tersebut.  Penelitian ini dilakukan untuk membangun sistem multi-output yang mampu memprediksi kadar total antosianin dan kadar air pada beras berpigmen teriradiasi berbasis pencitraan hiperspektral. Evaluasi model dilakukan dengan menghitung nilai root mean square error (RMSE) dan koefisien determinasi R2 dari model multi-output dan membandingkan performanya dengan model single-output. Hasilnya didapatkan bahwa model multi-output Spectral Xception mampu melakukan prediksi yang sangat baik dengan performa pengujian kadar total antosianin menghasilkan nilai RMSE sebesar 0,9105 dan R2 sebesar 0,9963, serta pengujian kadar air bernilai RMSE sebesar 0,2529 dan R2 sebesar 0,9784. Selain itu, model multi-output secara umum lebih efisien dibandingkan single-output karena proses pelatihannya 48% lebih cepat. Pada penelitian ini juga dilakukan evaluasi performa model multi-output Spectral Xception saat menggunakan dataset yang berbeda.

---

Food consumption pattern of the Indonesian people has shifted from merely fulfilling basic needs to becoming a healthy food consumption which is referred to functional food. Pigmented rice can be categorized as a type of functional food because it contains antioxidants derived from anthocyanins. However, pigmented rice is considered to be easily stale when stored for too long. Irradiation technology can be used to safely and effectively preserve food to extend its shelf life. Utilization of gamma radiation irradiation with certain doses can cause changes in the composition of the nutrients contained therein. So it is necessary to measure the nutritional content of post-irradiation pigmented rice to ensure the nutritional suitability of the rice. This research was conducted to develop a multi-output system to predict total anthocyanin content and water content in irradiated pigmented rice based on hyperspectral imaging. Model evaluation has been carried out by calculating the root mean square error (RMSE) value and the coefficient of determination R2 of the multi-output model and comparing its performance with the single-output model. The results showed that the multi-output spectral xception model was able to make very good predictions with test performance at total anthocyanin content RMSE values of 0.9105 and R2 0.9963, as well as testing for water content RMSE values of 0.2529 and R2 0.9784. In addition, the multi-output model is generally more efficient than the single-output model because the training process is 48% faster. This research also evaluates the performance of the multi-output spectral exception model when using different datasets."

"Kandungan total flavonoid dalam tumbuhan umumnya diukur menggunakan analisis spektrofotometri berdasarkan tingkat penyerapan warna. Dalam penelitian ini, sistem pemetaan flavonoid pada daun bisbul (Diospyros discolor Willd.) diperkenalkan menggunakan teknik pencitraan hiperspektral menggabungkan analisis spektral dan spasial. Sistem pemetaan dapat menunjukkan distribusi total flavonoid pada daun bisbul. Sistem ini terdiri dari sistem pengukuran dan model matematika dengan cara mengubah setiap piksel spasial menjadi nilai yang mewakili jumlah flavonoid dalam daun bisbul. Sistem pengukuran terdiri dari kamera hiperspektral, lampu halogen, slider serta kerangka pengukuran. Random forest (RF) dan XGBoost Regressor digunakan untuk menghitung model transformasi antara nilai reflektansi dan total flavonoid. Random forest juga digunakan untuk menyeleksi panjang gelombang yang memiliki korelasi terhadap flavonoid. Pembangunan sistem pengukuran dilakukan dengan 18 sampel daun bisbul dengan variasi usia daun berdasarkan letak daun pada satu dahan. Dalam rentang panjang gelombang penuh, model RF memberikan root mean square error (RMSE) 18,46 dan koefisien determinasi (R2) 0,89. Model RF setalah dilakukan pemilihan panjang gelombang menghasilkan RMSE 18,07 serta R2 0,90. Model XGBoost Regressor memberikan RMSE 11,89 dan koefisien determinasi 0,96. Sistem pemetaan yang diusulkan dapat digunakan dalam menganalisis distribusi flavonoid dalam daun bisbul.

---

The total content of flavonoids in plants is generally measured using spectrophotometric analysis based on color absorption rates. In this study, mapping system of flavonoid distribution of (Diospyros discolor Willd.) leaf was introduced using hyperspectral imaging technique combining spectral and spatial analysis. The mapping system provides total distribution of flavonoids in (Diospyros discolor Willd.) leaves. This system consists of a measurement system and a mathematical model that converts each spatial pixel into a value that represents the number of flavonoids in (Diospyros discolor Willd.) leaves. The measurement system consists of a hyperspectral camera, halogen lamp, slider, and measurement frame. Random forest (RF) and XGBoost Regressor are used to calculate the transformation model between reflectance values ​​and total flavonoids. Random forest is also used to select wavelengths that have a correlation with flavonoids. The construction of the measurement system was carried out with 18 samples of (Diospyros discolor Willd.) leaves with variations in the age of leaves based on the location of the leaves on one branch. In the full wavelength range, the RF model gives the root mean square error (RMSE) 18.46 and the determination coefficient (R2) 0.89. The RF model after selecting the wavelength produces RMSE 18.07 and R2 0.90. The XGBoost Regressor model gives RMSE 11.89 and the coefficient of determination 0.96. The proposed mapping system can be used in analyzing the distribution of flavonoids in (Diospyros discolor Willd.) leaves."

"ABSTRAKSekarang ini, tingkat kematangan buah pisang Musa sp diklasifikasikan secara manual berdasarkan warna kulitnya. Pada penelitian ini, akan diperkenakan sistem otomatis tingkat kematangan buah pisang menggunakan teknologi hyperspectral. Sistem perangkat keras yang digunakan terdiri dari satu set alat pengukuran, sumber cahaya halogen dan kamera hyperspectral yang terhubung ke PC melalui Camera Link. Perangkat lunak sistem terdiri dari pengukuran hasil reflektansi citra, ekstraksi ciri, dan algoritma klasifikasi. Citra reflektansi permukaan pisang dihitung berdasarkan citra yang didapat, white reference dan dark reference. Feature extraction ekstraksi ciri didapatkan menggunakan principal component analysis pada semua range panjang gelombang hyperspectral. Dengan demikian, tingkat kematangan diklasifikasikan menggunakan artificial neural network menjadi 3 kelas yaitu, mentah, matang dan sangat matang. Sampel yang digunakan ialah 15 pisang ambon Musa acuminate colla dan 15 pisang raja Musa textilla yang masing-masing berisi 5 sampel pada setiap tingkat kematangan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa sistem yang diusulkan dapat mengkalsifikasikan tingkat kematangan buah pisang cukup akurat.

---

ABSTRACTNowadays, the maturity of banana is classified manually based on the surface color of banana. In this study, an automatic system was introduce using hyperspectral technology system. The hardware of system consist of a set of measuring system, light source and hyperspectral camera that connect to PC via Camera Link. The software of system consists of reflectance image profile measurement, feature extraction and classification algorithm. The reflectance image profile of the banana surface was calculated based on current image, white and dark image reference. The feature sets were computed using a principal component analysis on full wavelength range of HIS spectra. Thus, the maturity stage of banana was classified artificial neural network into 3 classes i.e. immature, mature and very mature. The samples used were 15 sampel Musa acuminate collaa and 15 sampel Moses textilla which is consist 5 samples for each aturity stage.The results show that the proposed system can classify the banana maturity stage perfectly. "

"Beras merupakan bahan pangan pokok bagi masyarakat Indonesia. Biasanya masyarakat Indonesia memilih beras berdasarkan varietas karena masing-masing varietas memiliki karakteristik cita rasa, tekstur, dan aroma yang berbeda-beda. Pada aspek kesehatan, masyarakat dapat memilih beras berdasarkan teknik budi daya, yaitu organik atau anorganik. Namun, pada saat ini belum ada instrumen yang mampu mengidentifikasi varietas dan teknik budi daya beras. Penelitian ini dirancang untuk membuat sistem pengenalan varietas dan teknik budi daya beras berbasis citra hiperspektral dengan rentang panjang gelombang 400 – 1000 nm. Sistem dirancang menggunakan multi-output multi-class dengan arsitektur AlexNet. Dalam proses pembangunan sistem, citra yang masuk ke dalam sistem disegmentasi menjadi bagian kecil yang disebut sebagai region of interest (ROI). Penelitian ini melakukan eksperimen variasi ukuran ROI sebesar 32x32, 36x36, dan 40x40. Hasil akurasi pengujian yang cukup baik diperoleh dari model multi-output dengan ukuran ROI 40x40. Hasil akurasi pengujian yang diperoleh adalah sebesar 95,14% untuk output varietas dan 96,43% untuk output teknik budi daya. Melalui eksperimen ini, sistem multi-output multi-class berbasis citra hiperspektral terbukti mampu mengidentifikasi varietas dan teknik budi daya beras sekaligus.

---

Rice is a staple food for Indonesian people. Usually, they choose rice based on varieties because each variety has different characteristics of taste, texture, and aroma. In health aspect, they can choose rice based on cultivation techniques such as organic or conventional. However, at this time there is no instrument that can identify variety and cultivation technique of rice. This research is designed to create a recognition system of both variety and cultivation technique based on hyperspectral image with a wavelength range of 400 – 1000 nm. The system is designed using multi-output multi-class with AlexNet architecture. In the system development process, the images that enter the system are segmented into small parts called region of interest (ROI). This study conducted an experiment with ROI variation size of 32x32, 36x36, and 40x40. A good test results are obtained from ROI size of 40x40. The test accuracy results are 95.14% for variety ouput and 96.43% for cultivation technique output. Through this experiment, a multi-output multi-class system based on hyperspectral image was proven to be able to identify variety and cultivation technique of rice at the same time."

"ABSTRAKPencitraan hiperspektral adalah gabungan teknologi pencitraan dan spektroskopi. Teknologi ini merupakan teknologi telah banyak digunakan untuk penilaian kualitas makanan. Informasi spasial dan spektral pada objek yang diamati dapat diperoleh secara bersamaan dengan menggunakan pencitraan hiperspektral. Dalam penelitian ini, pencitraan hiperspektral pada rentang spektral 400-1000 nm digunakan untuk memprediksi kandungan klorofil total dan karotenoid daun bayam hijau dan merah Amaranthus tricolor L. berdasarkan spektral reflektansi. Data spektral di wilayah ROI pada setiap daun diekstraksi dengan merata-rata semua piksel pada ROI. Kandungan klorofil total dan karotenoid diukur dengan spektrofotometer UV-Vis. Partial Least Square Regression PLSR digunakan untuk membuat model prediksi antara kandungan klorofil total dan karotenoid terukur dan spektrum reflektansi. Koefisien korelasi prediksi rp klorofil total dan karotenoid untuk daun bayam hijau pada panjang gelombang 400-1000 nm diperoleh sebesar 0,91 dan 0,80, sedangkan untuk bayam merah diperoleh rp klorofil total sebesar 0,90 dan rp karotenoid sebesar 0,90. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pencitraan hiperspektral dapat digunakan sebagai uji tak rusak untuk memprediksi kandungan total klorofil dan karotenoid. Kata kunci: Pencitraan hiperspektral, Klorofil, Karotenoid, Daun Bayam, PLSR.

---

ABSTRACTHyperspectral imaging is a technology that combines imaging and spectroscopy. This technology is a non destructive technology and used for food quality assessment. Spatial and spectral information on the observed object can be obtained simultaneously by using hyperspectral imaging. In this study, hyperspectral imaging in the spectral range of 400 1000 nm was used for total chlorophyll and carotenoid content prediction of green and red Amaranthus tricolor L. leaves based on reflectance profile. Spectral data in the region of interest ROI of each leaf were extracted by averaging all the pixels in the ROI. The determination of total chlorophyll and carotenoid content was measured using spectrophotometer UV Vis. The Partial Least Squares Regression PLSR was used to create a model prediction between the measured total chlorophyll and carotenoid content and the reflectance spectral. For green Amaranthus tricolor L. leaves, the correlation coefficients r in the full wavelength 400 ndash 1000 nm for predicting total chlorophyll and carotenoid are 0.91 and 0.80. For red Amaranthus tricolor L. leaves, the correlation coefficients r in the full wavelength 400 ndash 1000 nm for predicting total chlorophyll and carotenoid are 0.90 and 0.90. The results show that the hyperspectral imaging could be used as a nondestructive test to predict total chlorophyll and carotenoid content. Keyword Hyperspectral imaging, Total chlorophyll, Carotenoid, Amaranthus tricolor L. Leaves, PLSR"