Metode CBIR Untuk Memprediksi Kualitas Kakao Menggunakan Fitur Warna

Tingkat persaingan yang tinggi dalam dunia usaha agroindustri yang salah satunya industri hulu coklat, membuat Indonesia dituntut untuk selalu menjaga dan meningkatkan kualitas produknya. Penurunan kualitas produk olahan kakao dapat menjadi penyebab rendahnya daya saing kakao nasional terhadap produksi serupa dari negara tetangga penghasil kakao seperti Malaysia. Negara tersebut  giat meningkatkan produksi agroindustrinya terutama produk kakao. Untuk itu dalam upaya meningkatkan kualitas produksi coklat Nasional, pemerintah melalui Badan Standardisasi Nasional Indonesia (BSN) telah menetapkan standar ukuran yang harus dipenuhi agar biji kakao layak pakai dan dapat bersaing dengan produk dari negara lain dan di pasar dunia. Kesulitan yang sekarang masih sering dihadapi adalah kurangnya ke-akuratan dalam menentukanm kualitas biji coklat (cocoa bean). Dalam penelitian ini digunakan metode Content based Image Retrieval (CBIR) untuk menentukan kualitas kako atau coklat. Sekitar 1.000 citra digital coklat digunakan dan dikumpulkan dari perkebunan petani kakao Perusahan Perkebunan Nusanatara PTP II di propinsi Lampung. Hasil riset  menunjukkan bahwa akurasi rata-rata dalam menentuak kualitas  N-AA adalah sebesar 0.98, sedangkan untuk kualitas AA menunjukkan efisiensi akurasi 0.97. Algoritma kami juga menunjukkan waktu yang cukup lumayan dalam pemrosesan pengambilan 1.000 gambar biji kakao yaitu 10,2 detik

Precision-Recall Curves Using Information Divergence Frontiers

Despite the tremendous progress in the estimation of generative models, the development of tools for diagnosing their failures and assessing their performance has advanced at a much slower pace. Recent developments have investigated metrics that quantify which parts of the true distribution is modeled well, and, on the contrary, what the model fails to capture, akin to precision and recall in information retrieval. In this paper, we present a general evaluation framework for generative models that measures the trade-off between precision and recall using R\'enyi divergences. Our framework provides a novel perspective on existing techniques and extends them to more general domains. As a key advantage, this formulation encompasses both continuous and discrete models and allows for the design of efficient algorithms that do not have to quantize the data. We further analyze the biases of the approximations used in practice.Comment: Updated to the AISTATS 2020 versio

Studi Akurasi Karakteristik Retina sebagai Future Identification dengan Euclidean Distance Metrics

Penelitian ini menghasilkan sistem keamanan menggunakan biometrik, dengan menggunakan retina sebagai identitas pengenalan yang akurat, serta efektif untuk meningkatkan proses identifikasi pada retina dimasa depan (future identification). Hal ini sangat penting untuk menentukan keakuratan sifat biometrik apa yang paling baik di dalam proses mengidentifikasi di masa depan, sekaligus membangun suatu sistem aplikasi atau tools yang dapat digunakan untuk mengetahui karakteristik distance meterics untuk mengukur akurasi retina sebagai identitas dimasa depan (future identification). Penggunaan retina dapat menjadi salah satu alternatif identifikasi manusia  seperti  untuk  pengganti  PIN  ATM  Bank,  Paspor  dan bidang-bidang lain yang memerlukan tingkat keamanan tinggi atau mustahil untuk dapat dipalsukan. Hasil dari penelitian ini ialah berbentuk pengujian untuk membuktikan tingkat akurasi CBIR dengan menggunakan citra query dengan dibangun database sebanyak 5.000 citra retina. Metode yang akan digunakan dalam menentukan similarity dan identification dengan menggunakan fitur warna. Histogram warna untuk pencarian citra dikerjakan dengan mengitung jumlah koefisien DCT dari setiap warna. Hasil penelitian menunjukan bahwa akurasi algoritma mendekati nilai 90%, akurasi ini cukup bagus di bidang image retrieval.  Di lihat dari kecepatan proses retrieval juga cukup cepat dimana rata –rata kecepatan proses dengan menggunakan 2.000 citra digital adalah kurang dari 10 detik