Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) and Spatial Fuzzy C-Means (SFCM) for Beef and Pork Image Classification

Base on some cases in Indonesia, meat sellers often mix beef and pork. Indonesia is a predominantly Muslim country. Pork is forbidden in Islam. In this research, the classification of beef and pork image was performed. Spatial Fuzzy C-Means is used for image segmentation. GLCM and HSV are used as a feature of segmentation results. LVQ3 is used as a method of classification. LVQ3 parameters tested were the variety of learning rate values and window values. The learning rate values used is 0.0001; 0.01; 0.1; 0.4; 0.7; 0.9 and the window values used is 0.0001; 0.4; 0.7. The training data used is 90% of the total data, and the testing data used is 10%. Maximum epoch used is 1000 iterations. Based on the test results, the highest accuracy was 91.67%

Pemanfaatan Layanan Web Keanekaragaman untuk Pengelolaan Informasi Tumbuhan Obat Indonesia

Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan layanan web keanekaragaman hayati untuk pengelolaan informasi tumbuhan obat Indonesia. Penyedia layanan web keanekaragaman hayati yang digunakan adalah Global Biodiversity Information Facility (GBIF) dan Encyclopedia of Life (EOL). Layanan web tersebut dimanfaatkan untuk melengkapi informasi tumbuhan obat Indonesia. Penyedia layanan web keanekaragaman hayati tersebut memiliki fasilitas untuk membagikan informasi yang dimilikinya. Fasilitas yang disediakan adalah application programming interface (API). Parameter utama yang digunakan untuk mendapatkan informasi-informasi yang diinginkan adalah nama spesies tumbuhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GBIF dan EOL dapat dijadikan sebagai sumber infomasi tumbuhan obat Indonesia. Integrasi antara GBIF dan EOL dapat menghasilkan informasi tumbuhan obat menjadi lebih banyak dan beragam

Pengaruh Hyperparameter Convolutional Neural Network Arsitektur ResNet-50 pada Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi

- Kasus kecurangan pedagang mencampur daging sapi dengan daging babi masih terjadi hingga saat ini. Membedakan daging sapi dan babi dapat dilakukan dengan mengamati secara langsung satu persatu, tetapi hal ini dapat dilakukan oleh para ahli, Tetapi secara kasat mata masih sulit membedakannya. Perilaku pedagang seperti ini sangat merugikan konsumen khususnya pemeluk agama Islam karena berkaitan dengan makanan yang halal atau haram. Pada penelitain ini menggunakan metode Deep Learning untuk klasifikasi citra dengan Convolutional Neural Network (CNN) arsitektur ResNet-50. Jumlah data sebanyak 457 citra yang terbagi menjadi 3 kelas, yaitu daging babi, daging oplosan dan daging sapi. Setiap kelas memiliki ukuran gambar yang sama yaitu 300 x 300 pixel. Pembagian data menggunakan split data dengan perbandingan 70% data uji : 30% data uji, 80% data latih : 20% data uji, dan 90% data latih : 10% data uji. Hasil dari pengujian model dengan Confusion Matrix menunjukkan performa klasifikasi tertinggi dengan 100% accuracy, 100% precision, dan 100% recall, pada data citra asli dengan penggunaan batch size 32, 0.001 learning rate, epoch 75 dan split data 90% : 10%