Blog Archives
Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Melinjo Menggunakan Algoritma Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Buah melinjo (Gnetum gnemon) adalah buah yang banyak ditemukan di berbagai negara tropis. Buah ini memiliki beberapa tingkat kematangan yang berbeda, yang dapat dilihat dari perubahan warna kulitnya. Buah melinjo biasanya mengalami tiga tingkat kematangan: matang (warna merah), mentah (warna hijau), dan setengah matang (warna kuning). Identifikasi tingkat kematangan buah melinjo secara manual dapat menjadi tugas yang memakan waktu dan cenderung subjektif. Oleh karena itu, dalam artikel ini, akan dibahas pengembangan sistem otomatis untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah melinjo menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan (JST) dengan metode backpropagation.
Thresholding Citra
Thresholding adalah salah satu teknik penting dalam pengolahan citra yang digunakan untuk mengubah citra warna menjadi citra biner dengan tujuan mengidentifikasi objek atau fitur dalam citra dengan lebih baik. Dalam artikel ini, akan dibahas langkah-langkah yang diperlukan untuk melakukan thresholding pada citra RGB, mulai dari konversi citra menjadi citra grayscale hingga menghasilkan citra biner.
Histogram Citra Digital
Histogram citra adalah alat penting dalam dunia pengolahan citra digital. Histogram merupakan representasi visual dari distribusi intensitas piksel dalam sebuah citra. Histogram ini dapat memberikan wawasan yang berharga tentang karakteristik citra, membantu dalam analisis, perbaikan, dan manipulasi citra. Dalam artikel ini akan dibahas apa itu histogram citra, mengapa penting, dan bagaimana histogram digunakan dalam pengolahan citra.
Background Subtraction (Foreground Detection)
Deteksi obyek menggunakan metode background subtraction adalah salah satu aplikasi penting dalam pengolahan citra dan visi komputer. Dalam kasus ini, akan dijelaskan sistem deteksi obyek pada citra menggunakan metode pengurangan background. Langkah-langkah ini umumnya digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pemantauan keamanan, pengawasan lalu lintas, dan deteksi gerakan.
Segmentasi Citra Menggunakan Metode Active Contour
Segmentasi citra adalah proses penting dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk memisahkan objek dari latar belakang. Salah satu metode yang populer dalam segmentasi citra adalah metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake”. Metode Active Contour adalah teknik yang fokus pada penggunaan kurva atau kontur yang dapat menyesuaikan diri dengan batas objek dalam citra. Artikel ini menjelaskan konsep dasar dari metode Active Contour serta algoritma yang digunakan untuk mengimplementasikannya.
Perhitungan Volume Tumor Otak Menggunakan Metode Active Contour Pada Modalitas MRI
Kanker otak adalah kondisi medis yang serius yang memerlukan perawatan yang cermat. Salah satu langkah penting dalam manajemen kanker otak adalah dengan mengukur volume tumor secara akurat. Citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah salah satu alat diagnostik yang paling penting dalam bidang medis yang digunakan untuk visualisasi otak. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana metode Active Contour dapat digunakan untuk menghitung volume tumor otak pada citra MRI dan bagaimana visualisasi 3D dapat membantu dokter dalam diagnosis dan perawatan yang lebih baik.
-read more->
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.
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 Citra Buah Apel Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN)
K-Nearest Neighbors (K-NN) adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait K-NN:
- K-NN: K-NN mencari k titik data terdekat dari data yang akan diprediksi. K-NN kemudian memprediksi label atau nilai target dari data yang akan diprediksi berdasarkan mayoritas label atau nilai target dari k titik data terdekat.
- Jarak: K-NN menggunakan jarak Euclidean atau jarak Manhattan untuk mengukur jarak antara titik data.
- Kelas: K-NN digunakan untuk klasifikasi data. K-NN memprediksi label atau kelas dari data berdasarkan mayoritas label atau kelas dari k titik data terdekat.
- Regresi: K-NN juga dapat digunakan untuk regresi data. K-NN memprediksi nilai target dari data berdasarkan rata-rata nilai target dari k titik data terdekat.
Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA)
Linear Discriminant Analysis (LDA) adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan reduksi dimensi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait LDA:
- Teorema Bayes: LDA didasarkan pada teorema Bayes, yang digunakan untuk menghitung probabilitas kondisional. Teorema Bayes menyatakan bahwa probabilitas suatu hipotesis atau kelas tertentu, diberikan data yang diamati, dapat dihitung dari probabilitas data yang diamati, diberikan hipotesis atau kelas tertentu.
- Reduksi dimensi: LDA digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikan data ke dalam ruang dimensi yang lebih rendah. Proyeksi dilakukan dengan mencari kombinasi linear dari fitur yang memaksimalkan pemisahan antara kelas.
- Klasifikasi: LDA juga dapat digunakan untuk klasifikasi data. Setelah dimensi data direduksi, LDA membangun model klasifikasi dengan menghitung probabilitas kondisional untuk setiap kelas.
- Canonical Discriminant Analysis (CDA): CDA adalah variasi dari LDA yang mencari sumbu (koordinat kanonik) yang terbaik memisahkan kelas-kelas data. Sumbu-sumbu ini tidak berkorelasi satu sama lain dan mendefinisikan ruang optimal yang memisahkan kelas-kelas data.
Pemrograman Matlab 