Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Indonesia memproduksi lebih dari 700 ribu ton biji kopi, menjadikannya negara keempat terbesar penghasil kopi di dunia. Di dalam biji kopi sendiri, terkandung berbagai zat kimia yang bermanfaat bagi kesehatan seperti kafein, chlorogenic  acid (CA), dan trigonelline. Kadar masing-masing zat kimia ini bergantung pada varietas biji kopi serta tingkat penyangraiannya. Sebuah metode terbaru untuk meninjau sifat dari suatu biji kopi secara efisien dan non-destruktif adalah menggunakan Convolutional Neural Network (CNN), yaitu metode pembelajaran mesin (Machine learning) yang meninjau citra dari target yang diberikan. Jenis citra yang diberikan pada suatu model CNN dapat berupa citra multispektral yang terdiri dari banyak panjang gelombang. Citra semacam ini memiliki lebih banyak informasi karena jumlah pita gelombang yang lebih banyak, serta terdapat panjang gelombang yang tidak kasat mata. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem klasifikasi varietas dan tingkat penyangraian biji kopi berbasis citra multispektral dengan menggunakan pemodelan Convolutional Neural Network dengan input citra multispektral dan output majemuk. Citra multispektral yang dipakai menggunakan terdiri atas citra RGB (Red, Green, Blue), dan OCN (Orange, Cyan, NIR). Hasil akurasi pengujian tertinggi dicapai menggunakan arsitektur SqueezeNet, input citra RGB sajam dengan akurasi 95,49% untuk klasifikasi varietas, dan 99,02% untuk tingkat penyangraian. Melalui penelitian ini, perancangan sistem multi output berbasis citra multispektral mampu mengklasifikasikan tingkat penyangraian dan varietas secara bersamaan.

---

Indonesia produces more than 700 thousand tons of coffee beans, making it the fourth largest coffee producing country in the world. Coffee beans themselves contain various chemicals that are beneficial for health, such as caffeine, chlorogenic acid (CA), and trigonelline. The levels of each of these chemicals depend on the coffee bean variety and the level of roasting. A new method for reviewing the properties of a coffee bean efficiently and non-destructively is using a Convolutional Neural Network (CNN), which is a machine learning method that reviews the image of a given target. The type of image given to a CNN model can be a multispectral image consisting of many wavelengths. This kind of image has more information because there are more wave bands, and there are wavelengths that are not visible to the eye. This research aims to design and build a classification system of varieties and roasting levels of multispectral image-based coffee beans using Convolutional Neural Network modeling with multispectral image input and compound output. The multispectral images used consist of RGB (Red, Green, Blue), and OCN (Orange, Cyan, NIR) images. The highest test accuracy results were achieved using SqueezeNet architecture, input RGB sharp image with 95.49% accuracy for variety classification, and 99.02% for roasting rate. Through this research, the design of a multispectral image-based multi-output system is able to classify roasting level and variety simultaneously."

"Kopi telah menjadi komoditas ekspor non migas yang memberikan kontribusi terhadap devisa negara dalam jumlah yang tidak sedikit. Nilai ekspor kopi sendiri pada kancah internasional bergantung kepada 2 faktor utama, yaitu jenis atau varietas biji kopi dan tingkat kelayakan atau kualitas dari biji kopi. Upaya untuk mengklasifikasikan kedua faktor tersebut masih cenderung dilakukan secara manual oleh para petani kopi. Atas pertimbangan inilah, penulis hendak menggunakan metode lain, yakni penggunaan model CNN (Convolutional Neural Network) dengan basis masukan berupa citra normal (spektrum RGB) dan citra multispektral (spektrum OCN). Selain itu, penulis juga hendak membandingkan performa dari 2 arsitektur model CNN yang berbeda, yakni ResNet18 terhadap SqueezeNet. Input dari kedua arsitektur ini berupa kombinasi dari citra normal, citra multispektral, atau citra yang telah diregistrasikan (1 citra dengan 6 channel berbeda). Hasil akurasi tertinggi dicapai oleh arsitektur ResNet18 dengan input citra normal (RGB) yang memberikan akurasi sebesar 89% untuk klasifikasi varietas biji kopi hijau, serta 97% untuk klasifikasi tingkatan kualitas biji kopi. Meski demikian, arsitektur ini mampu untuk melakukan klasifikasi multi-output secara bersamaan walaupun terdapat sedikit pengurangan pada tingkat akurasi yang didapatkan.

---

Coffee has become one of the non-oil and gas export commodity, providing numerous amount of Indonesia’s foreign income. Within the international market, the export value of coffee beans rely on 2 aspects, its variety and its quality. The attempts to classify coffee beans are done manually by the farmers. Therefore, the writer attempts to design a new method, using convolutional neural networks with normal (RGB spectrum image) and multispectral images (OCN spectrum image) as its inputs. The writer also wishes to analyze and compare 2 different CNN architectures performance in this case; ResNet18 towards SqueezeNet. Considering the combination of the inputs; normal images, multispectral images, or the registered images (images with 6 different channels). The highest accuracy acquired from the ResNet18 CNN model architecture using normal images (RGB) is as following: 86% for green coffee beans varieties classification, and 96% for green coffee beans. These architectures are also capable of performing multi-class output classification despite the trade-off in accuracy gained."

"ABSTRAK: Optimasi proses penyangraian biji kakao (Theobroma cacao L.) menggunakan alat sangrai getar terfluidisasi, menggunakan rancangan percobaan response surface method dengan central composite dua faktor (terhadap 13 variabel sampel) telah digunakan untuk mendapatkan pengaruh frekuensi getaran dan jarak bidang pemanas sinar infra merah terhadap kualitas dan kadar air produk biji kakao non-fermentasi yang disangrai. Bahan yang digunakan merupakan biji kakao non-fermentasi yang diperoleh dari Gabungan Kelompok Tani Kakao di Blitar, sementara itu alat yang digunakan berupa alat sangrai getar terfluidisasi (vibro- fluidized roaster) dilengkapi pemanas sinar infra merah. Nilai optimum penyangraian diperlihatkan oleh frekuensi getar sebesar 40 Hz dan jarak letak pelat tempat biji kakao dari pemanas adalah 10 cm, dengan kadar air biji kakao sebesar 1,7-2%, dan lama waktu penyangraian 6 menit. Produk biji kakao yang dihasilkan dari proses penyangraian menggunakan alat Vibro-Fluidized Roaster memiliki kandungan anti oksidan sebesar 32,297 %. "

"Kopi merupakan komoditas ekspor yang diandalkan menjadi sumber penghasilan bagi 1,5 juta petani kopi di Indonesia salah satunya spesies kopi robusta. Kopi robusta menjadi spesies kopi yang mendominasi untuk ditanam di Indonesia yaitu sebesar 73,06% dari total produksi kopi di Indonesia. Proses roasting merupakan tahapan penting dalam pemberian rasa pada kopi. Kafein merupakan salah satu senyawa yang memberikan rasa pada kopi. Namun, penelitian kopi di Indonesia masih sedikit terutama tentang analisis senyawa kafein pada proses roasting. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis senyawa kafein pada light dan dark roasting berdasarkan GC-MS ekstrak biji kopi robusta yang dilarutkan dengan pelarut akuades. Sampel merupakan hasil dari light roasting dan dark roasting yang berasal dari pulau Jawa dan Sulawesi dengan tidak adanya pengulangan. Uji beda mean populasi (Uji T) digunakan untuk membandingkan kandungan senyawa kafein pada tipe roasting yang berbeda. Rata-rata luas area di bawah peak pada tiap kelompok sampel kopi dibandingkan menggunakan Uji T untuk melihat perbedaannya dengan tingkat signifikansi α = 0.05. Hasil Uji T menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan kandungan senyawa kafein pada light roasting dan dark roasting.

---

Coffee is an export commodities that is reliable as the source of income to 1,5 billion of Indonesian farmers one of them is robusta coffee species. Robusta coffe is the dominant species to be planted in Indonesia, comprising of 73.06% of Indonesia total coffee production. roasting process is the critical process which will give flavors to coffee. caffeine is one of compounds that contributes to the taste of coffee. The objective of this study was to analyze caffeine compounds on light and dark roasting of robusta coffee extracts dilluted in aquades based on GC-MS method. the samples were light and dark roasted coffee beans from Java and Sulawesi.  Caffeine compounds contained on two different roasting methods were compared with The Unequal Variance T test. The mean of area under the peak on each sample groups were compared with T test to investigate the difference on significance α = 0.05. The T test showed that there were no difference on the caffeine compound contained in light and dark roasting methods."

"Identifikasi jenis material atap bangunan sangat dilakukan untuk bermacam pemanfaatan dari pemodelan cuaca mikro hingga analisis resiko bencana. Penelitian identifikasi jenis material atap bangunan telah dilakukan dengan menggunakan data hiperspektral, data lapangan, laboratorium serta data satelit penginderaan jauh masih memerlukan peningkatan akurasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode spektroskopi reflektansi menggunakan kombinasi kanal spektral pada fusi data satelit penginderaan jauh resolusi resolusi spasial sangat tinggi (50 cm) dengan menerapkan koreksi spekular, masking vegetasi serta machine learning Random Forest untuk meningkatkan akurasi identifikasi jenis material atap bangunan. Metode yang dikembangkan menghasilkan akurasi untuk material aluminium, asbes, keramik, beton, genteng pasir besi dengan akurasi total 97.48% dengan nilai Kappa 0,958. Fusi data Pleiades dan Landsat-8 dilakukan untuk memperoleh data SWIR dengan panjang gelombang 2107–2294 nm dan resolusi spasial 50 cm untuk analisis spektral, sehingga identifikasi jenis material atap bangunan asbes dapat diidentifikasi dengan akurasi 95%. Koreksi spekular dan masking vegetasi meningkatkan akurasi identifikasi jenis material atap bangunan 8-12% sebagai perbaikan koreksi radiometrik dalam pengolahan data resolusi sangat tinggi.

---

Identification of the type of building roof material is widely used for various application from micro weather modeling to disaster risk analysis. Research on the identification of the type of building roof material has been carried out using hyperspectral data, field data, laboratories and remote sensing satellite data still requires increased accuracy. This study aims to develop method spectroscopy reflectance using a spectral channel combination on remote sensing satellite data fusion with very high spatial resolution (50 cm) by applying specular correction, vegetation masking and Random Forest machine learning to improve the accuracy of identifying the type of building roof material. The developed method produces accuracy for aluminum, asbestos, ceramic, concrete, iron sand tiles with a total accuracy of 97.48% with a Kappa value of 0.958. Pleiades and Landsat-8 data fusion was carried out to obtain SWIR data with a wavelength of 2107–2294 nm and a spatial resolution of 50 cm for spectral analysis, so that the identification of the type of asbestos roof material can be identified with an accuracy of 95%. Specular correction and vegetation masking increase the accuracy of identifying the type of building roof material by 8-12% as an improvement in radiometric correction in very high spatial resolution (50 cm) data processing."

"

Berbagai metode pengembangan rekognisi citra wajah telah banyak dilakukan, berbagai metode seperti Deep Learning, Multilayer Perceptron sudah dilakukan. Metode Convolutional Neural Network juga sudah banyak dikembangkan untuk melakukan klasifikasi citra seperti rekognisi jenis bunga, hewan, hingga pendeteksian kecacatan sel. Convolutional Neural Network diharapkan mampu melakukan rekognisi citra wajah secara tiga dimensi. Operasi konvolusi sebagai bagian ekstraksi fitur pada Convolutional Neural Network, diharapkan dapat membantu bagian klasifikasi untuk melakukan tugasnya dengan lebih baik. Rekognisi citra wajah secara tiga dimensi ini sangat dibutuhkan, karena ketika kita ingin mendeteksi seseorang tanpa diketahui orang tersebut, maka dengan berbagai macam sudut hadap wajahnya sistem harus dapat mengidentifikasi orang tersebut. Untuk penelitian kali ini saya akan menggunakan dataset gambar wajah tiga dimensi yang akan digunakan sebagai klasifikasi parameter biometrik seseorang. Pada penelitian ini akan menganalisa tiap-tiap lapisan pada Convolutional Neural Network, serta melakukan perbandingan dengan Backpropagation Neural Network. Dan juga akan melakukan analisa dengan menggunakan citra wajah berderau.

---

Various methods of developing facial image recognition have been carried out, various methods such as Deep Learning and Radial Basis Function Neural Network have been carried out. Convolutional Neural Network methods have also been developed to carry out image classifications such as recognition of types of flowers, animals, and detection of cell defects. Convolutional Neural Network is expected to be able to recognize facial images in three dimensions. Convolution operations as a feature extraction part of the Convolutional Neural Network are expected to help the classification section to do their job better. Three-dimensional face image recognition is needed, because when we want to detect someone without knowing by the person, then with a variety of face angles, the system must be able to identify that person. For this research I will use a three-dimensional face image dataset that will be used as a classification of a persons biometric parameters. In this study, we will analyze each layer in the Convolutional Neural Network, do a comparison with Backpropagation Neural Network. And also will do the analysis by using a noisy face image.

"

"

Adulterasi beras adalah tindakan pencampuran beras kualitas tinggi dengan kualitas rendah dengan tujuan keuntungan ekonomi. Pada penelitian ini membuat sistem identifikasi adulterasi beras yang memiliki penyusun utama adalah Pandan Wangi dengan beras pencampurnya antara lain adalah IR64 Premium, IR64 Medium 1, IR64 Medium 2, IR64 Medium 3, dan Beras Kualitas Rendah. Pada pembuatan sistem identifikasi menggunakan citra hiperspektral dengan model klasifikasi support vector machine dan convolutional neural network. Model klasifikasi support vector machine dikombinasikan dengan principal component analysis sedangkan pada model klasifikasi convolutional neural network terdiri atas dua arsitektur yaitu autoencoder dan proposed convolutional neural network. Model yang digunakan adalah proposed convolutional neural network yang memiliki hasil paling tinggi diantara yang lainnya dengan hasil akurasi klasifikasi pada beras adulterasi Pandan Wangi dan IR64 Premium sebesar 90%, beras adulterasi Pandan Wangi dan IR64 Medium 1 sebesar 93%, beras adulterasi Pandan Wangi dan IR64 Medium 2 sebesar 97%, beras adulterasi Pandan Wangi dan IR64 Medium 3 sebesar 97%, dan beras adulterasi Pandan Wangi dan Beras Kualitas Rendah sebesar 100%. Dari hasil akurasi klasifikasi tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem identifikasi beras adulterasi Pandan Wangi bekerja dengan optimal.

---

Rice adulteration is an act to mix high quality of rice with low quality rice for beneficial economic purposes. In this study, the rice adulteration testing system which has the main constituent is Pandan Wangi with its mixing rice, among others, IR64 Premium, IR64 Medium 1, IR64 Medium 2, IR64 Medium 3, and Low Quality Rice. In making the assessment system using hyperspectral images with classification models support vector machines and convolutional neural networks. The classification model supports vector machines combined with principal component analysis whereas the convolutional neural network classification model consists of two architectures, namely autoencoder and a proposed convolutional neural network. The model used is the proposed convolutional neural network which has the highest results related to the assessment results on Pandan Wangi and IR64 Premium adulteration at 90%, Pandan Wangi and IR64 Medium 1 adulteration at 93%, Pandan Wangi and IR64 Medium 2 at 97%, Pandan Wangi and IR64 Medium 3 at 97%,  Pandan Wangi and Rice Quality low-rice adulteration by 100%. From the results of verification of this classification it can be concluded that the Pandan Wangi adulteration rice system worked optimally.

"

"Glaukoma adalah salah satu penyebab kebutaan terbanyak kedua di dunia yang disebabkan oleh tekanan yang meninggi pada bola mata. Dalam proses mendiagnosa glaukoma, dibutuhkan waktu yang lama dikarenakan tidak ada perubahan secara signifikan pada citra fundus. Pada penelitian ini, penulis menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengekstraksi fitur dan metode klasifikasi Deep Belief Network (DBN) dalam mengklasifikasi glaukoma pada data citra fundus. Hasil pada model CNN-DBN dibandingkan dengan metode ekstraksi fitur CNN dan klasifikasi Support Vector Machine (SVM) yang dinamakan model CNN-SVM. Arsitektur CNN yang digunakan pada penelitian ini adalah ResNet-50. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari 2 online database, yaitu cvblab dan kroy1809. Pada proses ekstraksi fitur, model dilatih dari fully connected layer pada ResNet-50. Kemudian, vektor fitur dari fully connected layer diklasifikasi menggunakan metode klasifikasi DBN dan SVM. Berdasarkan hasil simulasi, CNN-DBN memiliki hasil akurasi, precision, dan recall terbaik dibandingkan dengan metode CNN-SVM dan CNN dengan akurasi 96.46%, precision 95.86%, dan recall 98.05% pada pembagian dataset training dan testing 70:30.

---

Glaucoma is the second most common factor of blindness in the world caused by the increasing pressure on the eyeball. It takes a long time to diagnose glaucoma due no significant change in the fundus image. In this study, the author used the Convolutional Neural Network (CNN) to extract the features and the Deep Belief Network (DBN) classification method to classify glaucoma in fundus images. The results on the CNN-DBN model will be compared with to the CNN feature extaction method and the Support Vector Machine (SVM) classification method, named the CNN-SVM model. The CNN architecture used in this study is ResNet-50. The dataset used in this study are from 2 online database, cvblab and kroy1809. In the feature extraction process, the model is trained using the CNN method with the ResNet-50 architecture. Afterward, the feature vectors of the fully connected layer are classified using the DBN and SVM classification methods. Based on the simulation results, CNN-DBN has the best results than CNN-SVM and CNN method with the accuracy of 90%, precision of 95%, and recall of 92% with splitting data training and testing of 70:30."

"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."

""