Identifikasi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (Jst)

Proses pemilihan produk hasil pertanian dan perkebunan umumnya sangat bergantung pada presepsi manusia terhadap komposisi warna yang dimiliki citra yaitu buah­buahan. Cara manual dilakukan berdasarkan pengamatan visual secara langsung pada buah yang akan diklasifikasi. Identifikasi dengan cara ini memiliki beberapa kelemahan diantaranya adalah waktu yang dibutuhkan relatif lama serta menghasilkan produk yang beragam karena adanya keterbatasan visual manusia, tingkat kelelahan dan perbedaan persepsi tentang mutu buah. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk memilah produk pertanian dan perkebunan tersebut secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Identifikasi kematangan buah tomat ini menerapkan metode pembelajaran Perceptron.  Pendukung identifikasi menggunakan bantuan  media  webcam  sebagai  pengambilan  gambar  tomat  yang  dibuat  histogram  warnanya  kemudian diidentifikasi menggunakan jaringan syaraf tiruan agar komputer dapat memperoleh informasi citra dan dapat mengetahui jenis kematangan buah tersebut. Tingkat keberhasilan identifikasi kematangan buah tomat yang didapatkan menggunakan  metode pembelajaran perceptron dengan  tingkat  keberhasilan 43,33%. Dari hasil identifikasi yang diperoleh menghasilkan 3 output yaitu Mentah 10%, Setengah Matang  6,66%, dan Matang 26,66%

Deteksi Jenis Kelamin Berdasarkan Citra Wajah Jarak Jauh dengan Metode Haar Cascade Classifier

Saat ini perkembangan teknologi  yang berkaitan dengan pengenalan wajah banyak dimanfaatkan pada aplikasi pengenalan  data  biologis  (biometrics) seperti  pengenalan  jenis  kelamin.  Penerapan  aplikasi  yang  memerlukan pengenalan jenis kelamin adalah proses segmentasi pasar untuk mengetahui trend demografis dari produk yang dipasarkan berdasarkan jenis kelamin, selain itu juga dapat digunakan untuk pembatasan akses suatu ruangan dan lain-lain. Deteksi jenis kelamin berdasarkan citra wajah jarak jauh dengan metode Haar Cascade Classifier dapat digunakan untuk membedakan wajah wanita dan wajah pria dengan jarak kurang dari 200 cm. Data yang dilakukan untuk proses training adalah 150 wajah laki-laki dan 150 wajah perempuan, dari jumlah wajah tersebut diambil 100 citra wajah untuk setiap jarak berukuran 100, 150, dan 200 cm. Penggunaan fitur-fitur geometris yang diperoleh dari deteksi mata, hidung dan mulut diproses dengan pengukuran jarak antar fitur-fitur dari wajah yang akan dilakukan proses klasifikasi jenis kelamin. Untuk klasifikasi jenis kelamin dilakukan perbandingan 2 metode klasifikasi yait

Penyisipan Watermark Menggunakan Metode Discrete Cosine Transform Pada Citra Digital

Citra  digital  merupakan  format  data  yang  paling  banyak  tersebar  luas  di  internet.  Hal  ini  memberikan kemudahan  bagi  beberapa  orang  yang  ingin  mengunduh  dan  menyebarluaskan  citra  tanpa  seijin  pemiliknya. Masalah penyalahgunaan citra ini semakin rumit ketika masyarakat kurang peduli terhadap hak cipta orang lain. Dengan adanya permasalahan tersebut,  maka diperlukan sebuah  metode untuk  melindungi hak cipta dari  citra digital. Penyisipan watermark dengan metode Discrete Cosine Transform dapat diterapkan untuk meningkatkan keamanan  pada  citra  digital.  Dipilihnya  metode  ini  karena  metode  ini  lebih  kokoh  terhadap  manipulasi  citra terutama  kompresi.  Penyisipan watermark dilakukan  pada  frekuensi  tinggi  dari  koefisien  DCT.  Berdasarkan pengujian, citra terwatermark tahan terhadap manipulasi citra berupa kompresi hingga 50%. Penambahan teks dan  Perubahan  warna  menghasilkan  kualitas  citra watermark  yang  baik,  sedangkan  pada  penggantian background, penambahan filter, dan rotate dapat merusak watermark setelah proses ekstraksi

Sistem Pengaturan Lampu Lalu Lintas Berdasarkan Estimasi Panjang Antrian Menggunakan Pengolahan Citra

Saat  ini  salah  satu  penyebab  kemacetan  adalah  lampu  lalu  lintas  yang  menggunakan  waktu  yang  tetap sedangkan  volume  kendaraan  selalu  berubah-,  sehingga  lampu  lalu  lintas  menjadi  kurang  efektif.  Maka dibutuhkan  metode  untuk  menghitung  lama  lampu  lalu  lintas  menyala  dengan  waktu  sesuai  dengan  jumlah kendaraan. Sistem  ini  mengimplementasikan  4  kamera  pada  persimpangan.  Kamera  mengambil  gambar  saat  jalur sedang  kosong  sebagai  acuan,  dan  mengambil  gambar  setiap  sequence  sebagai  input.  Gambar  diproses menggunakan  pengolahan  citra,  dari  merubah  format  RGB  menjadi  grayscale,  dilakukan  proses  subtraction dengan gambar acuan, penambahan brightness, merubah format grayscale menjadi biner dengan Otsu‟s threshold dan menghitung jumlah objek sebagai input dari logika fuzzy tsukamoto yang menghasilkan lama lampu hijau menyala. Sedangkan lama lampu merah menyala dihitung dengan menjumlahkan lama lampu hijau menyala dari jalur lainnnya Penggunaan 4 buah input dimaksudkan agar sistem memperhatikan jumlah antrian dari setiap jalur dan  memperhatikan  sebaran  kepadatan,  Sehingga  hasil  lama  lampu  merah  dan  lampu  hijau  menyala  dapat berubah-ubah sesuai dengan sebaran kepadatan antrian. Semakin terang kondisi jalan, semakin tinggi tingkat akurasi yang didapatkan. Pada pagi hari, didapatkan nilai error 1.74%, pada siang hari  sebesar 9%, pada  malam  hari dengan penerangan  normal sebesar 21% dan pada malam hari dengan tambahan penerangan sebesar 15%

Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Diabetes Melitus

Diabetes  Melitus merupakan  penyakit  degeneratif  yang  diperkirakan  terus  meningkat.  Permasalahan diagnosa penyakit Diabetes Melitus terletak pada bagaimana pengguna mengetahui kemungkinan tingkat resiko tipe  dari  penyakit Diabetes  Melitus yang  dialami.  Masalah  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  menerapkan sistem  pakar.  Sistem  pakar  yaitu  suatu  ilmu  komputer  yang  berdasarkan  kecerdasan buatan  berguna  untuk menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  para  ahli.  Berdasarkan  pada  permasalahan  tersebut  akan ditemukan beberapa diagnosa, sehingga menimbulkan ketidakkonsistenan. Penerapan metode Dempster Shafer pada  sistem  pakar  dimanfaatkan  untuk  mengatasi  ketidakkonsistenan. Dempster  Shafer adalah  suatu  metode yang menerapkan fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal. Nilai kepercayaan atau densitas terbesar menunjukkan hasil diagnosa penyakit Diabetes Melitus. Parameter penetapan diagnosa Diabetes Melitus dilihat berdasarkan  hasil  lab  gula  darah,  umur,  jenis  kelamin,  riwayat  keluarga,  dan  gejala  yang  dialami.  Hasil pengujian sistem yang menerapkan Dempster Shafer diperoleh tingkat akurasi sistem sebesar 86.7 %, sehingga sistem dignosa ini dapat menjadi alternatif solusi sebagai media konsultasi bagi pengguna untuk mendapatkan informasi kemungkinan tingkat resiko tipe pada penyakit Diabetes Melitus yang dialami

Sistem Identifikasi Batik Alami Dan Batik Sintetis Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Dengan Metode K-means Clustering

Batik  adalah  kain  khas  Indonesia  yang  memiliki  berbagai  motif  dan  warna.  Pewarnaan  batik  dibagi menjadi  2  yaitu  batik  alami  dan  batik  sintetis.  Proses  pemilihan  batik  alami  dan  sintetis  umumnya  sangat bergantung  pada  persepsi  manusia  terhadap  komposisi  warna.  Produsen  batik  melakukan  pengamatan  visual secara langsung untuk membedakan warnanya. Kelemahan dari cara ini yaitu keterbatasan visual manusia dan tingkat kelelahan sehingga warna satu dan lainnya dapat tertukar. Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  pengolahan  citra  digital  memungkinkan  untuk membedakan  batik  alami  dan  sintetis  secara  otomatis  dengan  bantuan  aplikasi  pengolahan  citra.  Identifikasi batik  alami  dan  sintetis  ini  menerapkan  metode  K-Means  Clustering.  Pendukung  identifikasi  menggunakan bantuan  media  camera  digital  sebagai  pengambilan  gambar  batik  yang  kemudian  dihitung  nilai  normalisasi RGB. Tingkat keberhasilan identifikasi yang didapatkan dengan menggunakan metode  K-Means adalah  92.8%. Dari hasil identifikasi yang diperoleh menghasilkan 2 output yaitu Batik Alami 100% dan Batik Sintetis 85.71%