Monthly Archives: August 2023
Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital adalah salah satu cabang informatika (ilmu komputer) yang berkutat pada usaha untuk melakukan transformasi suatu citra menjadi citra lain dengan menggunakan teknik tertentu. Pengolahan citra digital mempelajari tentang bagaimana suatu citra itu dibentuk, diolah, dan dianalisis sehingga menghasilkan informasi yang dapat dipahami oleh manusia. Berikut adalah beberapa jenis citra dalam pengolahan citra digital:
Deteksi Kematangan Buah Sawit Menggunakan Algoritma Self-Organizing Map (SOM)
Pengolahan citra digital telah mengalami perkembangan yang pesat dalam beberapa dekade terakhir, memungkinkan aplikasi yang luas dalam berbagai bidang seperti kedokteran, pertanian, industri, dan lain-lain. Salah satu langkah penting dalam pengolahan citra adalah klasifikasi, yaitu memisahkan objek atau pola yang berbeda dalam citra menjadi kategori atau kelas yang sesuai. Dalam hal ini, Algoritma Self-Organizing Map (SOM) telah muncul sebagai salah satu pendekatan yang kuat dan efektif dalam melakukan klasifikasi citra digital.
Klasifikasi Daun Jeruk Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma pembelajaran yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Tujuannya adalah menemukan garis atau hiperplane terbaik yang memisahkan dua kelas data dengan margin maksimal di antara kelas-kelas tersebut. Margin adalah jarak antara garis/hyperplane dan titik-titik terdekat dari masing-masing kelas. SVM mencari titik-titik penting yang disebut vektor pendukung (support vectors) yang berada di sekitar garis/hyperplane pembatas.
Penerapan Logika Fuzzy untuk Sistem Pengatur Kecepatan Mesin dengan Sensor Suhu dan Sensor Cahaya
Dalam dunia teknologi modern, sistem otomasi menjadi semakin penting dalam mengontrol berbagai proses dan perangkat. Salah satu pendekatan yang populer dalam pengendalian sistem adalah menggunakan logika fuzzy. Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan penerapan logika fuzzy untuk mengatur kecepatan mesin berdasarkan data dari sensor suhu dan sensor cahaya. Kami akan membahas bagaimana logika fuzzy dapat membantu mengambil keputusan berdasarkan masukan dari kedua sensor tersebut, serta bagaimana implementasinya dilakukan menggunakan perangkat lunak MATLAB.
Klasifikasi Biji Kopi Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)
Biji kopi memiliki peranan penting dalam industri minuman dan komoditas ekspor di berbagai negara. Dua jenis biji kopi yang paling dikenal adalah Arabika dan Robusta. Dalam dunia industri kopi, membedakan antara jenis biji kopi ini sangatlah penting karena kualitas, rasa, dan aroma kopi yang dihasilkan dapat berbeda antara keduanya. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana pengolahan citra dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) dapat digunakan untuk mengklasifikasi jenis biji kopi Arabika dan Robusta berdasarkan ekstraksi ciri tekstur orde satu.
Klasifikasi Citra Ikan Koi Menggunakan Algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
I. Pendahuluan
Penggunaan teknologi pengolahan citra dan kecerdasan buatan semakin luas diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk dalam pengenalan dan klasifikasi citra ikan koi. Klasifikasi citra ikan koi memiliki potensi besar dalam meningkatkan pemahaman dan manajemen ikan koi berdasarkan ciri-ciri tertentu. Dalam penelitian ini, dilakukan klasifikasi ikan koi menggunakan algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan fokus pada ekstraksi ciri warna.
Klasifikasi Citra Beras Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
I. Pendahuluan
Dalam era teknologi informasi dan pertanian yang semakin berkembang pesat, penggunaan metode pengolahan citra dan kecerdasan buatan menjadi semakin penting dalam berbagai bidang, termasuk dalam klasifikasi citra beras. Klasifikasi citra beras memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam mengenali jenis-jenis beras berdasarkan ciri-ciri tertentu. Penelitian ini difokuskan pada klasifikasi beras menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan metode pembelajaran Backpropagation. Ciri-ciri bentuk yang digunakan adalah panjang, lebar, luas, dan keliling.
Watermarking Citra Menggunakan Transformasi Wavelet
Dalam era digital saat ini, citra memiliki peranan penting dalam berbagai bidang, termasuk seni, ilmu pengetahuan, dan bisnis. Dengan kemajuan teknologi yang semakin pesat, perlindungan terhadap citra digital menjadi hal yang esensial untuk menghindari penggunaan ilegal, manipulasi, atau pencurian citra. Salah satu cara efektif untuk melakukannya adalah dengan menggunakan teknik watermarking citra menggunakan transformasi wavelet. Artikel ini akan membahas konsep, keuntungan, langkah-langkah, dan penerapan watermarking citra dengan menggunakan transformasi wavelet.
Klasifikasi Jenis Jambu Biji Menggunakan Convolutional Neural Network AlexNet
Jambu biji adalah buah tropis yang populer dan memiliki berbagai variasi jenis. Klasifikasi jenis jambu biji menjadi penting dalam mengidentifikasi varietas dan mengelola persediaan buah. Dalam upaya ini, pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) khususnya AlexNet telah membuktikan efektivitasnya dalam mengklasifikasikan jenis jambu biji, termasuk jambu biji kristal dan jambu biji lokal.
Teknologi pengolahan citra telah menghadirkan terobosan signifikan dalam berbagai industri, termasuk pertanian dan produksi pangan. Identifikasi jenis jambu biji dengan akurasi tinggi adalah langkah penting dalam memastikan kualitas dan diversitas produk buah.
-read more->Klasifikasi Jenis Penyakit Pada Daun Kopi Menggunakan Convolutional Neural Network Densenet
Daun kopi adalah salah satu komoditas pertanian yang memiliki peran penting dalam industri kopi. Namun, serangan penyakit pada daun kopi dapat mengancam produksi dan kualitas biji kopi. Oleh karena itu, pengembangan metode pengolahan citra yang canggih seperti Convolutional Neural Network (CNN) menjadi kunci dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis penyakit pada daun kopi. Dalam penelitian ini, kami menjelaskan bagaimana pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network Densenet-201 telah berhasil mengklasifikasikan jenis penyakit pada daun kopi, termasuk daun bercak, daun karat, daun kering, dan daun sehat.
Pengolahan citra telah mengubah cara kita menghadapi berbagai tantangan dalam pertanian. Identifikasi penyakit pada tanaman secara dini menjadi lebih mungkin berkat penggunaan teknologi seperti Convolutional Neural Network (CNN). Dalam kasus daun kopi, identifikasi penyakit dengan cepat dan akurat dapat membantu para petani mengambil tindakan yang diperlukan untuk mencegah penyebaran penyakit dan mengoptimalkan produksi.
-read more->
Pemrograman Matlab 