Blog Archives
Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya
Pengolahan citra digital (image processing) adalah salah satu bidang yang berkembang pesat dalam era teknologi informasi saat ini. Dengan kemajuan teknologi, pengolahan citra digital tidak lagi hanya menjadi alat untuk memperbaiki foto-foto pribadi kita, tetapi juga telah menjadi inti dari berbagai aplikasi dalam berbagai industri, mulai dari kedokteran hingga keamanan, dan bahkan hiburan.
Klasifikasi Jenis Daun Menggunakan Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
Pengolahan citra telah berkembang pesat dalam berbagai bidang, termasuk dalam identifikasi dan klasifikasi jenis daun. Artikel ini membahas penerapan teknik pengolahan citra untuk mengklasifikasikan jenis daun dengan menggunakan algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Proses pengolahan citra melibatkan segmentasi citra menggunakan metode Otsu Thresholding dan ekstraksi ciri bentuk dan tekstur. Kombinasi metode ini memberikan hasil yang akurat dalam mengidentifikasi jenis daun dengan akurasi yang tinggi.
Identifikasi Fraktur Tulang Tibia dan Fibula dengan Support Vector Machine (SVM)
Fraktur tulang adalah cedera serius yang sering terjadi akibat berbagai kecelakaan atau aktivitas fisik yang berlebihan. Identifikasi fraktur tulang dengan cepat dan tepat sangat penting untuk menentukan perawatan yang sesuai. Salah satu pendekatan untuk mengidentifikasi fraktur tulang adalah melalui analisis citra radiografi. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana pengolahan citra, khususnya dengan metode deteksi tepi Canny dan ekstraksi ciri menggunakan metode moment invariant, dapat digunakan untuk identifikasi fraktur tulang tibia dan fibula dengan bantuan algoritma Support Vector Machine (SVM).
Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)
Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) adalah jenis jaringan syaraf tiruan yang digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam beberapa kategori atau kelas yang telah ditentukan. LVQ adalah metode yang termasuk dalam kelompok algoritma “competitive learning”, yang berarti bahwa neuron-neuron dalam jaringan bersaing untuk memenangkan vektor input yang diberikan dan belajar untuk mewakili kelas tertentu.
Identifikasi Kesegaran Ikan Nila Menggunakan Metode K-Nearest neighbor (K-NN)
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah metode ekstraksi ciri tekstur pada citra digital yang menghitung frekuensi kemunculan pasangan nilai intensitas piksel dalam citra pada jarak dan arah tertentu. GLCM merepresentasikan hubungan spasial antara dua piksel dalam citra dan dapat digunakan untuk mengukur ciri tekstur seperti kekasaran, kehalusan, dan kehomogenan pada citra. GLCM dapat digunakan bersama-sama dengan metode ekstraksi ciri lainnya, seperti momen warna HSV, untuk meningkatkan akurasi pengenalan citra. GLCM telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi contohnya seperti identifikasi kesegaran ikan nila.
Klasifikasi Citra Daun Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait dengan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation:
- Neuron buatan: Unit dasar jaringan syaraf tiruan adalah neuron buatan. Neuron buatan mewakili unit pemrosesan jaringan. Model neuron buatan yang diusulkan oleh McCulloch Pitts digunakan dalam aplikasi klasifikasi pola jaringan syaraf tiruan.
- Backpropagation: Backpropagation adalah metode pelatihan jaringan syaraf tiruan yang diawasi. Tujuan backpropagation adalah untuk memodifikasi bobot untuk melatih jaringan neural untuk memetakan input arbitrer ke output dengan benar. Perceptron berlapis-lapis dapat dilatih menggunakan algoritma backpropagasi.
- Arsitektur: Arsitektur jaringan syaraf tiruan backpropagation terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan tersembunyi dapat memiliki beberapa lapisan tergantung pada kompleksitas masalah.
- Bobot: Bobot adalah parameter yang digunakan untuk menghubungkan neuron dalam jaringan syaraf tiruan. Bobot diatur selama pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk meminimalkan kesalahan.
- Bias: Bias adalah parameter yang digunakan untuk menambahkan offset ke keluaran neuron. Bias juga diatur selama pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk meminimalkan kesalahan.
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.
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.
Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Jeruk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN)
Buah jeruk adalah salah satu komoditas buah yang sangat populer dan memiliki nilai gizi yang tinggi. Identifikasi tingkat kematangan buah jeruk dengan akurasi yang tinggi menjadi kunci dalam memastikan kualitas produk dan pengelolaan persediaan yang efisien. Dalam upaya ini, pengolahan citra dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) telah terbukti menjadi alat yang efektif dalam mengatasi tantangan tersebut dengan ketepatan dan reliabilitas.
Pengolahan citra telah membuka peluang besar dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam dunia pertanian dan agroteknologi. Dalam konteks identifikasi tingkat kematangan buah jeruk, penggunaan teknologi pengolahan citra memungkinkan analisis objektif dan mendalam terhadap atribut-atribut visual yang berkaitan dengan kematangan buah.
-read more->
Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Buah pepaya adalah salah satu buah tropis yang memiliki nilai gizi tinggi dan manfaat kesehatan yang penting. Pengidentifikasian tingkat kematangan buah pepaya dengan akurasi tinggi merupakan langkah penting dalam industri pertanian dan distribusi. Dalam konteks ini, pengolahan citra dengan metode Support Vector Machine (SVM) telah terbukti efektif dalam mengatasi tantangan ini dengan presisi dan kehandalan.
Pengolahan citra telah mengalami kemajuan pesat dalam berbagai bidang, termasuk pertanian. Teknologi ini memungkinkan analisis objektif dan otomatis terhadap citra, termasuk identifikasi tingkat kematangan buah pepaya. Buah pepaya mengalami perubahan warna dan tekstur yang signifikan selama pematangan, dan penggunaan SVM membantu mengenali pola-pola yang rumit dalam citra.
-read more->
Pemrograman Matlab 