PENERAPAN PENGOLAHAN CITRA TANAH PASIR UNTUK MENGUKUR KEKUATAN TANAH SEBAGAI DASAR PERTIMBANGAN KONSTRUKSI BANGUNAN ATAU JALAN MENGGUNAKAN METODE OTSU THRESHOLDING

Seiring dengan berkembangnya teknologi pengolahan citra digital, manusia menginginkan agar mesin, dalam hal ini adalah komputer, dapat mengenali citra seperti layaknya penglihatan manusia. Salah satu pemanfaatannya adalah untuk membantu mempercepat proses analisis tingkat kepadatan butiran tanah pasir berdasarkan bentuk, ukuran butiran dan distribusi tanah di suatu lokasi, hal tersebut merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi kekuatan tanah. Dalam menganalisis kekuatan tanah pasir berdasarkan tingkat kepadatan tanah yang dipengaruhi faktor distribusi ukuran butiran tanah menggunakan metode Otsu Thresholding. Tujuan dari penelitian ini adalah agar dapat mendeteksi distribusi butiran tanah pasir sebagai salah satu indikator tingkat kepadatan tanah, sehingga dapat menjadi dasar pertimbangan proses perbaikan dan perkuatan tanah pasir yang nantinya akan ditambah kekuatannya dengan berbagai material pengisi seperti semen portland, kapur, abu dan lain sebagainya sebelum dilakukan pembangunan konstruksi bangunan atau jalan. Hasil analisis diperoleh bahwa metode otsu thresholding dapat mensegmentasi butiran tanah pasir dengan baik, kemudian proses regionprops menentukan distribusi ukuran butiran tanah  pasir yang tersegmentasi.Berdasarkan analisis histogram luas dan diamater butiran tanah dari 150 dataset citra tanah pasir, sebagian besar dapat diklasifikasikan menjadi tanah dengan butiran padat, hanya beberapa tanah pasir yang memiliki struktur tanah lepas

Radial Basis Function Neural Network in Identifying The Types of Mangoes

Mango (Mangifera Indica L) is part of a fruit plant species that have different color and texture characteristics to indicate its type. The identification of the types of mangoes uses the manual method through direct visual observation of mangoes to be classified. At the same time, the more subjective way humans work causes differences in their determination. Therefore in the use of information technology, it is possible to classify mangoes based on their texture using a computerized system. In its completion, the acquisition process is using the camera as an image processing instrument of the recorded images. To determine the pattern of mango data taken from several samples of texture features using Gabor filters from various types of mangoes and the value of the feature extraction results through artificial neural networks (ANN). Using the Radial Base Function method, which produces weight values, is then used as a process for classifying types of mangoes. The accuracy of the test results obtained from the use of extraction methods and existing learning methods is 100%