PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI MENGGUNAKAN KAMERA UNTUK MANIPULATOR ROBOT PEMANEN JERUK LEMON (Citrus medica) JAROT PRIANGGONO

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI MENGGUNAKAN KAMERA UNTUK MANIPULATOR ROBOT PEMANEN JERUK LEMON (Citrus medica) JAROT PRIANGGONO"

Transkripsi

1 PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI MENGGUNAKAN KAMERA UNTUK MANIPULATOR ROBOT PEMANEN JERUK LEMON (Citrus medica) JAROT PRIANGGONO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006

2 PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa disertasi Pengembangan Sistem Deteksi Menggunakan Kamera Untuk Manipulator Robot Pemanen Jeruk Lemon (Citrus Medica) adalah karya saya sendiri dengan arahan komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir disertasi ini. Bogor, Agustus 2006 Jarot Prianggono NIM F

3 ABSTRAK JAROT PRIANGGONO. Pengembangan Sistem Deteksi Menggunakan Kamera Untuk Manipulator Robot Pemanen Jeruk Lemon (Citrus Medica). Dibimbing oleh KUDANG BORO SEMINAR, HADI K. PURWADARIA, USMAN AHMAD, dan I DEWA MADE SUBRATA. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi menggunakan kamera charged coupled device (CCD) sebagai sensor yang hasilnya akan dimanfaatkan oleh manipulator robot pemanen jeruk lemon. Untuk mencapai hal tersebut, dilakukan penelitian untuk merancang algoritma deteksi jeruk lemon, pengembangan rumus posisi tiga dimensi obyek, dan uji coba penentuan posisi tiga dimensi buah jeruk lemon pada tanamannya. Hasil percobaan menunjukkan bahwa buah jeruk lemon yang sudah matang dapat dipisahkan dari latar belakangnya dengan menggunakan parameter merah, hijau, dan biru (RGB) dan indeks rgb dengan formula { ([R > 200] dan [G > 180]) dan (R = G dan G = B dan R = 248) dan ([2r -0.5g-b 0.15] dan [2r-0.5g-b 0.55]) }. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa posisi tiga dimensi (arah sumbu z, x, dan y) buah jeruk lemon pada tanamannya dapat dihitung dengan formula 390. L xi. D yi. D ( z0 =, x0 =, y0 = ). Hasil validasi menunjukkan, error ratarata yang dihasilkan akibat pergeseran 1 pixel sebesar 1.21 cm dan pergeseran ( x i 2 x i 1) kamera yang paling optimum adalah 12 cm. Hasil uji perhitungan jarak dari pusat koordinat sensor kamera ke titik tengah bagian depan buah jeruk lemon pada tanamannya yang diletakkan secara random dengan menggunakan sembarang (n cm) pergeseran kamera memiliki akurasi ratarata 98.45%. Sedangkan untuk hasil uji perhitungan jarak dari titik pusat koordinat sensor kamera ke titik tengah bagian depan buah jeruk lemon pada tanamannya yang diletakkan pada posisi tertentu dengan menggunakan pergeseran kamera sebesar 3, 6, 8, 10, dan 12 cm memiliki akurasi rata-rata 98.10%. Hasil perhitungan posisi tiga dimensi buah jeruk lemon pada tanamannya secara random untuk sembarang pergeseran kamera menunjukkan bahwa error rataratanya adalah (? z,? x,? y) cm = (0.65, 0.56, 0.44) cm. Sedangkan untuk hasil uji perhitungan posisi tiga dimensi buah jeruk lemon pada tanamannya yang diletakkan pada posisi tertentu dengan menggunakan pergeseran kamera sebesar 3, 6, 8, 10, dan 12 cm menunjukkan error rata-ratanya masing-masing (? z,? x,? y) cm = {(1.13, 0.21, 0.20), (0.83, 0.2, 0.18), (0.84, 0.21, 0.2), (0.87, 0.19, 0.21), dan (0.73, 0.19, 0.20)} cm. Hasil uji penentuan posisi tiga dimensi buah jeruk lemon pada tanamannya menunjukkan, error yang dihasilkan akibat pergeseran 1 pixel sebesar 1.64 cm. rentang jarak yang dapat dijangkau kamera ini kisarannya antara 15 hingga 72 cm. Error yang terjadi dapat juga disebabkan keterbatasan alat dan kurang telitinya pengukuran yang dilakukan, namun hal ini masih dapat diterima untuk pemanenan buah jeruk lemon pada tanamannya. Algoritma deteksi yang ditemukan masih dipengaruhi perubahan intensitas cahaya, sehingga perlu dikembangkan penelitian yang berkaitan dengan penggunaan filter untuk mengurangi variasi intensitas cahaya.

4 ABSTRACT JAROT PRIANGGONO. Detection System Development Using Camera For Lemon Orange (Citrus Medica) Manipulator. Under the direction of KUDANG BORO SEMINAR, HADI K. PUR WADARIA, USMAN AHMAD, and I DEWA MADE SUBRATA. This research aim to develop detection system using charged coupled device (CCD) camera as a censor that the results are expected to be used by manipulator of the lemon fruit harvesting robot. To achieve the purpose, the research was made to develop detection algorithm of lemon fruit, formula developing of object three dimensional position, and experiment determination of three dimensional lemon position on the plants. The experiment result shows that the ripe lemon can be separated from its background with using red, green, and blue parameter (RGB) and rgb index with formula {([R > 200] and [G > 180]) and (R = G and G = B and R = 248) and ([2r- 0.5g-b = 0.15]) and [2r-0.5g-b = 0.55])}. The research result also shows that three dimensional position (coordinate direction z, x, and y) of the lemon on the plants can be calculated by formula 390 L x i D yi D z =, =, = 0 x0 y0. Validation result shows average error xi 2 xi caused by 1 pixel shift in the amount of 1.21 cm and optimum camera shift reached by 12 cm. Distance computation experiment result from camera censor coordinate center to front of core of the lemon on the plants placed at random with using any camera shift has average accuracy 98.45%. While distance computation experiment result from point center of camera censor coordinate to front of core of the lemon on the plants placed in certain position with using camera shift in the amount of 3, 6, 8, 10, and 12 cm has average accuracy 98.10%. The computation result of three dimensional lemon position at random on the plants with using any camera shift shows that average error is (?z,?x,?y) cm = (0.65, 0.56, 0.44) cm. While experiment result for computation of three dimensional lemon position on the plants placed in certain position with using camera shift in the amount of 3, 6, 8, 10, and 12 cm shows that it`s respective average error (?z,?x,?y) cm = {(1.13, 0.21, 0.20), (0.83, 0.2, 0.18), (0.84, 0.21, 0.2), (0.87, 0.19, 0.21), and (0.73, 0.19, 0.20)}. Determination experiment result of three dimensional lemon position on the plants shows, error caused by 1 pixel shift in the amount of 1.64 cm. This camera can reach distance from 15 to 72 cm. The error can be caused by limited instruments and not accurate enough in measuring. Nevertheless it is still acceptable for lemon harvesting on the plants. Detection algorithm is still influenced by light intensity change, and need to be expanded a research in relation to filter use in order to decrease variation of light intensity.

5 PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI MENGGUNAKAN KAMERA UNTUK MANIPULATOR ROBOT PEMANEN JERUK LEMON (Citrus medica) JAROT PRIANGGONO Disertasi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Doktor pada Program Studi Ilmu Keteknikan Pertanian SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006

6 Judul Disertasi : Pengembangan Sistem Deteksi Menggunakan Kamera Untuk Manipulator Robot Pemanen Jeruk Lemon (Citrus medica) Nama : Jarot Prianggono NIM : F Disetujui, Komisi Pembimbing Dr. Ir. Kudang B. Seminar, M.Sc. Ketua Prof. Dr. Ir. Hadi K. Purwadaria, M.Sc. Anggota Dr. Ir. Usman Ahmad, M.Agr. Anggota Dr. Ir. I Dewa Made Subrata, M.Agr. Anggota Diketahui : Ketua Program Studi Ilmu Keteknikan Pertanian Dekan Sekolah Pascasarjana Prof. Dr. Ir. Budi Indra Setiawan, M.Agr. Dr. Ir. Khairil Anwar Notodipuro, M.S. Tanggal Ujian : 29 Agustus 2006 Tanggal Lulus : 06 Oktober 2006

7 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 28 Juni 1968 sebagai anak kelima dari Ayahanda Drs.H. Budiyono Surono (alm.) dan Ibunda H. Purwati. Pendidikan sarjana di tempuh di jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Indonesia (ITI), lulus pada tahun Pendidikan pascasarjana, magister komputer ditempuh di Sekolah Tinggi Teknologi Informasi Benarif (STTIBI) pada tahun 1996 dan lulus pada tahun Pada tahun 2000, penulis diterima untuk program magister di Program Studi Ilmu Keteknikan Pertanian pada Program Pascasarjana IPB, selanjutnya pada tahun 2001 penulis mendapat kesempatan untuk melanjutkan ke program doktor tanpa menyelesaikan program magisternya (S 3 langsung) pada program studi dan pada perguruan tinggi yang sama. Beasiswa pendidikan pascasarjana diperoleh dari Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, Departemen Pendidikan Nasional. Penulis bekerja sebagai dosen di Fakultas Teknik Universitas Islam 45 Bekasi sejak tahun 1997 hingga sekarang. Sejak tahun 1998 penulis juga mengajar di beberapa perguruan tinggi di Jakarta.

8 DAFTAR ISI Halaman DAFTAR TABEL xiv DAFTAR GAMBAR xvi DAFTAR LAMPIRAN xxiii 1 PENDAHULUAN A. Latar Belakang B. Tujuan Penelitian C. Manfaat Penelitian D. Kerangka Penelitian KARAKTERISASI CITRA UNTUK DETEKSI BUAH JERUK LEMON PADA TANAMANNYA A. Pendahuluan Latar belakang.. 9 Tujuan Penelitian.. 23 B. Bahan dan Metode Waktu dan Tempat Penelitian 23 Bahan dan Alat Kerangka Penelitian.. 25 C. Hasil Hasil Perhitungan Sebaran Nilai R Tanaman Jeruk Lemon Hasil Perhitungan Sebaran Nilai G Tanaman Jeruk Lemon Hasil Perhitungan Sebaran Nilai B Tanaman Jeruk Lemon Hasil Perhitungan Sebaran Nilai r Tanaman Jeruk Lemon 33 Hasil Perhitungan Sebaran Nilai g Tanaman Jeruk Lemon Hasil Perhitungan Sebaran Nilai b Tanaman Jeruk Lemon Hasil Perhitungan Sebaran Nilai H Tanaman Jeruk Lemon Hasil Perhitungan Sebaran Nilai S Tanaman Jeruk Lemon Hasil Perhitungan Sebaran Nilai I Tanaman Jeruk Lemon 38 x

9 D. Pembahasan E. Simpulan KALIBRASI DAN VALIDASI SENSOR KAMERA UNTUK PENGEMBANGAN RUMUS POSISI TIGA DIMENSI OBYEK A. Pendahuluan Latar Belakang Tujuan Penelitian.. 52 B. Bahan dan Metode Waktu dan Tempat Penelitian.. 53 Bahan dan Alat.. 53 Kerangka Penelitian. 56 C. Hasil Hasil Kalibrasi Sensor Kamera. 62 a. Kalibrasi Dengan Pergeseran Sensor Kamera Sebesar 3 Cm. 64 b. Kalibrasi Dengan Pergeseran Sensor Kamera Sebesar 6 Cm 65 c. Kalibrasi Dengan Pergeseran Sensor Kamera Sebesar 8 Cm 66 d. Kalibrasi Dengan Pergeseran Sensor Kamera Sebesar 10 Cm.. 67 e. Kalibrasi Dengan Pergeseran Sensor Kamera Sebesar 12 Cm.. 68 f. Perhitungan Statistik Kalibrasi Kamera Untuk Pergeseran Kamera (L) 3, 6, 8, 10, dan 12 Cm. 69 Hasil Validasi Sensor Kamera.. 71 a. Validasi rumus jarak D = dengan Pergeseran Sensor ( x i 2 xi1 ) Kamera Sebesar 3 Cm 72 b. Validasi rumus jarakd = dengan Pergeseran Sensor ( x i 2 xi1 ) Kamera Sebesar 6 Cm.. 72 c. Validasi rumus jarakd = dengan Pergeseran Sensor ( x i x ) 2 i1 Kamera Sebesar 8 Cm.. 73 xi

10 d. Validasi rumus jarakd = dengan Pergeseran Sensor ( x i x ) 2 i1 Kamera Sebesar 10 Cm e. Validasi rumus jarakd = dengan Pergeseran Sensor ( x i x ) 2 i1 Kamera Sebesar 12 Cm D. Pembahasan Kalibrasi 75 Validasi. 75 Akurasi.. 80 Error Akibat Pergeseran 1 Pixel E. Simpulan UJI PENENTUAN POSISI TIGA DIMENSI BUAH JERUK LEMON PADA TANAMANNYA. 88 A Pendahuluan Latar Belakang.. 88 Tujuan Penelitian B Bahan dan Metode Waktu dan Tempat 90 Bahan dan Alat Kerangka Penelitian. 94 C Hasil D Pembahasan Penentuan Posisi Tiga Dimensi Obyek Jeruk Lemon Secara Random dengan Sembarang (n cm) Pergeseran Kamera 119 Uji Penentuan Posisi Tiga Dimensi dengan Sembarang Pergeseran Kamera 119 a. Jarak Lurus (Arah Sumbu z). 119 b. Jarak Lateral (Koordinat Sumbu x) c. Jarak Vertikal (Koordinat Sumbu y) xii

11 Penentuan Posisi Tiga Dimensi Obyek Jeruk Lemon dengan Lokasi Tertentu dan Pergeseran Kamera Tertentu 124 Uji Penentuan Posisi Tiga Dime nsi dengan Pergeseran Kamera 3 cm. 125 a. Jarak Lurus (Arah Sumbu z). 125 b. Jarak Lateral (Koordinat Sumbu x) c. Jarak Vertikal (Koordinat Sumbu y). 126 Uji Penentuan Posisi Tiga Dime nsi dengan Pergeseran Kamera 6 cm. 127 a. Jarak Lurus (Arah Sumbu z). 127 b. Jarak Lateral (Koordinat Sumbu x) c. Jarak Vertikal (Koordinat Sumbu y) Uji Penentuan Posisi Tiga Dimensi dengan Pergeseran Kamera 8 cm 129 a. Jarak Lurus (Arah Sumbu z). 129 b. Jarak Lateral (Koordinat Sumbu x) c. Jarak Vertikal (Koordinat Sumbu y). 130 Uji Penentuan Posisi Tiga Dimensi dengan Pergeseran Kamera 10 cm 131 a. Jarak Lurus (Arah Sumbu z). 131 b. Jarak Lateral (Koordinat Sumbu x) c. Jarak Vertikal (Koordinat Sumbu y). 132 Uji Penentuan Posisi Tiga Dimensi dengan Pergeseran Kamera 12 cm 133 a. Jarak Lurus (Arah Sumbu z). 133 b. Jarak Lateral (Koordinat Sumbu x) c. Jarak Vertikal (Koordinat Sumbu y). 134 Akurasi Error Akibat Pergeseran 1 Pixel. 136 E. Simpulan PEMBAHASAN UMUM SIMPULAN DAN SARAN DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN xiii

12 DAFTAR TABEL Halaman 1 Volume Ekpor Jeruk Tahun (dalam ton). 2 2 Volume Impor Jeruk Tahun (dalam ton) Komposisi buah jeruk lemon yang dapat dikonsumsi tiap 100 gr (Sumber : Wills et al. (1978) ) 13 4 Hasil perhitungan statistik pada data R tanaman jeruk lemon 29 5 Hasil perhitungan statistik pada data sinyal G tanaman jeruk lemon Hasil perhitungan statistik pada data sinyal B tanaman jeruk lemon Hasil perhitungan statistik pada data indeks r tanaman jeruk lemon 33 8 Hasil perhitungan statistik pada data indeks g tanaman jeruk lemon Hasil perhitungan statistik pada data indeks b tanaman jeruk lemon Hasil perhitungan statistik pada data nilai H tanaman jeruk lemon Hasil perhitungan statistik pada data nilai S tanaman jeruk lemon Hasil perhitungan statistik pada data nilai I tanaman jeruk lemon Nilai rata-rata R, G, B, r, g, b, 2r-g-b, 2r-0.5g-b Hasil perhitungan statistik kalibrasi kamera untuk pergeseran kamera (L) 3, 6, 8, 10, dan 12 cm Selisih antara D aktual dan D hitung hasil pengujian untuk pegeseran kamera (L) 3 cm Selisih antara D aktual dan D hitung hasil pengujian untuk pegeseran kamera (L) 6 cm Selisih antara D aktual dan D hitung hasil pengujian untuk pegeseran kamera (L) 8 cm xiv

13 18 Selisih antara D aktual dan D hitung hasil pengujian untuk pegeseran kamera (L) 10 cm Selisih antara D aktual dan D hitung hasil pengujian untuk pegeseran kamera (L) 12 cm Nilai rata-rata konstanta d (pixel) untuk semua pergeseran kamera Akurasi rumus jarak D = untuk pergeseran kamera 3 cm.. ( x i x ) 2 i Akurasi rumus jarak D = untuk pergeseran kamera 6 cm ( x i x ) 2 i Akurasi rumus jarak D = untuk pergeseran kamera 8 cm ( x i x ) 83 2 i Akurasi rumus jarak Akurasi rumus jarak D = untuk pergeseran kamera 10cm... ( x i x ) 2 i1 D = untuk pergeseran kamera 12 cm ( x i x ) 84 2 i1 26 Hubungan antara pergeseran kamera dalam pixel dan dalam cm Akurasi hasil uji penentuan posisi tiga dimensi dengan pergeseran kamera 3, 6, 8, 10, dan 12 cm xv

14 DAFTAR GAMBAR Halaman 1 Tahap-tahap kegiatan Penelitian Buah jeruk lemon dalam berbagai usia : (a) umur 100 hsbm.; (b) umur 110 hsbm. ; (c) umur 120 hsbm Tanaman jeruk lemon dengan (a) profil buah (b) profil bunga Tanaman jeruk lemon di dalam pot Penampang buah jeruk lemon (sumber: Hume, 1977) perangkat keras dan aliran data pengolahan citra (Proyeksi pembentukan citra untuk citra di belakang pusat proyeksi (Jain et al, 1995 ) Proyeksi pembentukan citra untuk citra di depan pusat proyeksi (Jain et al, 1995 ) 17 9 Tata letak penempatan bahan dan alat saat perekaman citra jeruk lemon dengan sensor kamera dan komputer image processing Diagram alir penelitian untuk mendeteksi buah jeruk lemon pada tanamannya Sebaran nilai R untuk daun, tangkai, bunga, buah, dan latar lain Sebaran nilai G untuk daun, tangkai, bunga, buah, dan latar lain Sebaran nilai B untuk daun, tangkai, bunga, buah, dan latar lain Sebaran nilai indeks r untuk daun, tangkai, bunga, buah, dan latar lain. 34 xvi

15 15 Sebaran nilai indeks g untuk daun, tangkai, bunga, buah, dan latar lain Sebaran nilai indeks b untuk daun, tangkai, bunga, buah, dan latar lain Sebaran nilai H untuk daun, tangkai, bunga, buah, dan latar lain Sebaran nilai S untuk daun, tangkai, bunga, buah, dan latar lain Sebaran nilai I untuk daun, tangkai, bunga, buah, dan latar lain Hubungan nilai R dan G pada citra daun, tangkai, bunga, dan buah lemon Sebaran nilai kombinasi indeks 2r-0.5g-b tanaman jeruk lemon (a) citra lemon asli (b) citra biner hasil thresholding (a) Citra lemon dan daun asli ; (b) citra biner hasil thresholding (a) Citra lemon usia 120 hsbm, lemon < 120 hsbm, daun, dan tangkai ; (b) Citra biner hasil thresholding (a) Citra lemon usia 120 hsbm, lemon < 120 hsbm, daun, tangkai, dan potongan kertas putih ; (b) Citra biner hasil thresholding (a) Citra lemon usia 120 hsbm, lemon < 120 hsbm, daun, tangkai, dan bunga ; (b) Citra biner hasil thresholding (a) Citra lemon usia 120 hsbm, daun, dan tangkai; (b) Citra biner hasil thresholding (a) Citra lemon usia 120 hsbm, daun, dan tangkai; (b) Citra biner hasil thresholding.. 46 xvii

16 29 (a) Citra lemon usia 120 hsbm, daun, dan tangkai ; (b) Citra biner hasil thresholding (a) Citra lemon usia 120 hsbm, daun, dan tangkai ; (b) Citra biner hasil thresholding (a) Citra lemon usia 120 hsbm, daun, dan tangkai ; (b) Citra biner hasil thresholding Metode perhitungan lokasi obyek buah dengan kamera stereo (Kawamura et al., Pasangan citra biner (Kawamura et al.,1985) Bingkai citra 2 sebagai dasar perhitungan xi dan yi Sensor kamera yang terpasang pada manipulator robot Skematik perekaman benda uji untuk kalibrasi kamera Pergeseran kamera dan obyek untuk kalibrasi Diagram alir penelitian untuk kalibrasi dan validasi sensor kamera Contoh citra benda uji yang direkam kamera dari dua jarak yang berbeda Contoh citra benda uji yang direkam kamera dari dua jarak yang berbeda dan telah dibinerisasi Hubungan jarak citra stereo (xi2-xi1) dan jarak benda uji dari sensor kamera (D) untuk pergeseran kamera sebesar 3 cm Hubungan jarak citra stereo (xi2-xi1) dan jarak benda uji dari sensor kamera (D) untuk pergeseran kamera sebesar 6 cm Hubungan jarak citra stereo (xi2-xi1) dan jarak benda uji dari sensor kamera (D) untuk pergeseran kamera sebesar 8 cm Hubungan jarak citra stereo (xi2-xi1) dan jarak benda uji dari sensor kamera (D) untuk pergeseran kamera sebesar 10 cm. 67 xviii

17 45 Hubungan jarak citra stereo (xi2-xi1) dan jarak benda uji dari sensor kamera (D) untuk pergeseran kamera sebesar 12 cm Hubungan D aktual dan D hitung untuk pergeseran kamera 3 cm Hubungan D aktual dan D hitung untuk pergeseran kamera 6 cm Hubungan D aktual dan D hitung untuk pergeseran kamera 8 cm Hubungan D aktual dan D hitung untuk pergeseran kamera 10 cm Hubungan D aktual dan D hitung untuk pergeseran kamera 12 cm Tanaman jeruk lemon di depan sensor kamera yang dipasang pada manipulator robot Posisi sensor kamera pada saat merekam obyek jeruk lemon Bingkai citra 2 dengan koordinat (0,0) pixel sebagai dasar perhitungan xi dan yi Diagram alir langkah-langkah penelitian untuk menentukan posisi tiga dimensi dari buah jeruk lemon pada tanamannya Buah jeruk lemon pada tanamannya dan citra binernya. (a) Citra pada bingkai citra 1 (b) Citra pada bingkai citra Buah jeruk lemon pada tanamannya dan hasil thresholdingnya dalam bentuk citra biner. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Citra asli dan hasil thresholding dalam bentuk citra biner tanaman jeruk lemon yang tidak utuh karena terhalang daun dan buah yang masih muda. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Citra asli tanaman jeruk lemon yang sedang berbunga dan ada buahnya yang sudah matang menunjukkan hasil thresholding yang baik. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Citra asli tanaman jeruk lemon yang sedang berbunga dan ada buahnya yang sudah matang dengan kerapatan tanaman yang tinggi menunjukkan hasil thresholding yang baik. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Buah jeruk lemon pada bingkai 2 yang berada pada kuadran 4. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra xix

18 61 Citra buah jeruk lemon yang terhalang daun dan terdapat buah yang masih muda dan daun-daun kering. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra citra jeruk lemon yang mengandung daun-daun kering dan dideteksi de ngan jarak yang cukup jauh (69 cm). (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Citra tanaman jeruk lemon dengan latar daun-daun kering dan operator kebun terdeteksi dengan baik. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Citra tanaman jeruk lemon dengan latar tangan operator yang dapat dieliminasi dengan baik dan hasil thresholding yang bersih dari noise. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Citra tanaman jeruk lemon yang dengan latar yang terdapat benda putih dan latar lain berhasil di trhresholding dengan baik. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Citra tanaman jeruk lemon yang dengan latar yang lebih terbuka. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Citra tanaman jeruk lemon dengan jarak dekat. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Citra tanaman jeruk lemon dengan latar belakang yang lebih beragam. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Citra tanaman jeruk lemon tanpa latar kain hitam. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Tanaman jeruk lemon dengan latar yang lebih beragam namun sistem dapat menghasilkan citra biner dengan baik. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Tanaman jeruk lemon dengan latar yang lebih beragam dapat menghasilkan citra biner dengan baik. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Tanaman jeruk lemon dengan latar yang beragam termasuk operator yang sedang beraktivitas. (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra xx

19 73 Tanaman jeruk lemon dengan latar yang beragam termasuk operator yang sedang beraktiv itas dengan warna yang berbeda: (a) bingkai citra 1 (b) bingkai citra Hubungan jarak obyek ke sensor kamera dengan pengukuran langsung arah sumbu z (z aktual) dan dengan hasil sistem deteksi (z hitung) Hubungan jarak obyek ke sensor kamera dengan pengukuran langsung arah sumbu x (x aktual) dan dengan hasil sistem deteksi arah sumbu x (x hitung) Uji penentuan koordinat x (jarak lateral) dan koordinat z (jarak dari sensor kamera) dengan sembarang pergeseran kamera (n cm) Hubungan jarak obyek dan sensor kamera dengan pengukuran langsung arah sumbu y (y aktual) dan dengan hasil sistem deteksi arah sumbu y (y hitung) Uji penentuan koordinat y (jarak vertikal) dan koordinat z (jarak dari sensor kamera) dengan sembarang pergeseran kamera (n cm) Uji penentuan koordinat x (jarak lateral) dan koordinat z (jarak dari sensor kamera) dengan pergeseran kamera 3 cm Uji penentuan koordinat y (jarak vertikal) dan koordinat z (jarak dari sensor kamera) dengan pergeseran kamera 3 cm Uji penentuan koordinat x (jarak lateral) dan koordinat z (jarak dari sensor kamera) dengan pergeseran kamera 6 cm Uji penentuan koordinat y (jarak vertikal) dan koordinat z (jarak dari sensor kamera) dengan pergeseran kamera 6 cm Uji penentuan koordinat x (jarak lateral) dan koordinat z (jarak dari sensor kamera) dengan pergeseran kamera 8 cm Uji penentuan koordinat y (jarak vertikal) dan koordinat z (jarak dari sensor kamera) dengan pergeseran kamera 8 cm Uji penentuan koordinat x (jarak lateral) dan koordinat z (jarak dari sensor kamera) dengan pergeseran kamera 10 cm 132 xxi

20 86 Uji penentuan koordinat y (jarak vertikal) dan koordinat z (jarak dari sensor kamera) dengan pergeseran kamera 10 cm Uji penentuan koordinat x (jarak lateral) dan koordinat z (jarak dari sensor kamera) dengan pergeseran kamera 12 cm Uji penentuan koordinat y (jarak vertikal) dan koordinat z (jarak dari sensor kamera) dengan pergeseran kamera 12 cm 135 xxii

21 DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1 Nilai RGB, rgb, dan HSI Untuk Daun Jeruk Lemon Nilai RGB, rgb, dan HSI Untuk Tangkai Jeruk Lemon Nilai RGB, rgb, dan HSI untuk buah jeruk lemon Nilai RGB, rgb, dan HSI untuk bunga jeruk lemon Nilai RGB, rgb, dan HSI untuk latar belakang Perhitungan nilai d dengan pergeseran kamera sebesar L= 3 cm Perhitungan nilai d dengan pergeseran kamera sebesar L= 6 cm Perhitungan nilai d dengan pergeseran kamera sebesar L= 8 cm Perhitungan nilai d dengan pergeseran kamera sebesar L= 10 cm Perhitungan nilai d dengan pergeseran kamera sebesar L= 12 cm Hasil validasi rumus jarakd = dan selisih antara D aktual dan D ( x i 2 xi1 ) hitung untuk pegeseran kamera (L) 3 cm. 12 Hasil validasi rumus jarakd = dan selisih antara D aktual dan D ( x i 2 xi1 ) hitung untuk pegeseran kamera (L) 6 cm. 13 Hasil validasi rumus jarakd = dan selisih antara D aktual dan D ( x i 2 xi1 ) hitung untuk pegeseran kamera (L) 8 cm. 14 Hasil validasi rumus jarakd = dan selisih antara D aktual dan D ( x i 2 xi1 ) hitung untuk pegeseran kamera (L) 10 cm xxiii

22 15 Hasil validasi rumus jarakd = dan selisih antara D aktual dan D ( x i 2 xi1 ) hitung untuk pegeseran kamera (L) 12 cm Tabel hasil uji penentuan posisi tiga dimensi dengan sembarang pergeseran kamera Tabel hasil uji dengan pergeseran kamera tertentu Akurasi uji penentuan posisi tiga dimensi xxiv

BAB IV UJI PENENTUAN POSISI TIGA DIMENSI BUAH JERUK LEMON PADA TANAMANNYA

BAB IV UJI PENENTUAN POSISI TIGA DIMENSI BUAH JERUK LEMON PADA TANAMANNYA BAB IV UJI PENENTUAN POSISI TIGA DIMENSI BUAH JERUK LEMON PADA TANAMANNYA A. Pendahuluan Latar belakang Robot selain diterapkan untuk dunia industri dapat juga diterapkan untuk dunia pertanian. Studi yang

Lebih terperinci

BAB V PEMBAHASAN UMUM

BAB V PEMBAHASAN UMUM BAB V PEMBAHASAN UMUM Penelitian ini pada prinsipnya bertujuan untuk menghasilkan sebuah metode dan algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan posisi tiga dimensi dari obyek pertanian, yaitu jeruk

Lebih terperinci

BAB III KALIBRASI DAN VALIDASI SENSOR KAMERA UNTUK PENGEMBANGAN RUMUS POSISI TIGA DIMENSI OBYEK

BAB III KALIBRASI DAN VALIDASI SENSOR KAMERA UNTUK PENGEMBANGAN RUMUS POSISI TIGA DIMENSI OBYEK BAB III KALIBRASI DAN VALIDASI SENSOR KAMERA UNTUK PENGEMBANGAN RUMUS POSISI TIGA DIMENSI OBYEK A. Pendahuluan Latar Belakang Perhitungan posisi tiga dimensi sebuah obyek menggunakan citra stereo telah

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Potensi buah jeruk termasuk jeruk lemon secara nasional amat besar. Rukmana dan Oesman (2001) menyatakan sebelum tahun 1970 Indonesia pernah berjaya sebagai produsen

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN A. TEMPAT DAN WAKTU Kegiatan penelitian dilakukan di Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian (TPPHP), Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian,

Lebih terperinci

' Mahasiswa pascasajana Fateta IPB & staf pengajar di fakultas teknik, UNISMA Bekasi, JI. Cut. KETEKNIKAN PERTANW Technical Paper

' Mahasiswa pascasajana Fateta IPB & staf pengajar di fakultas teknik, UNISMA Bekasi, JI. Cut. KETEKNIKAN PERTANW Technical Paper I& KETEKNIKAN PERTANW Technical Paper - -. -. - ALGORITMA PENGOLAHAN CITRA UNTUK DETEKSI JERUK LEMON (CITRUS MEDICA) MENGGUNAKAN KAMERA ONLINE (Image Processing algorithm for lemon (Citrus medical detection

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian dilaksanakan selama bulan Maret hingga Juli 2011, bertempat di Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian (TPPHP), Departemen

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN ALGORITMA PEMUTUAN EDAMAME MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DEDY WIRAWAN SOEDIBYO

PENGEMBANGAN ALGORITMA PEMUTUAN EDAMAME MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DEDY WIRAWAN SOEDIBYO PENGEMBANGAN ALGORITMA PEMUTUAN EDAMAME MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DEDY WIRAWAN SOEDIBYO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

SKRIPSI. PEMUTUAN BUAH JERUK MANIS (Citrus sinensis (L) Osbeck) MENGGUNAKAN ALGORITMA PENGOLAHAN CITRA. Oleh: MARIA YUSTINA TAMPUBOLON F

SKRIPSI. PEMUTUAN BUAH JERUK MANIS (Citrus sinensis (L) Osbeck) MENGGUNAKAN ALGORITMA PENGOLAHAN CITRA. Oleh: MARIA YUSTINA TAMPUBOLON F SKRIPSI PEMUTUAN BUAH JERUK MANIS (Citrus sinensis (L) Osbeck) MENGGUNAKAN ALGORITMA PENGOLAHAN CITRA Oleh: MARIA YUSTINA TAMPUBOLON F14101109 DEPARTEMEN TEKNIK PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT

Lebih terperinci

BAB II KARAKTERISASI CITRA UNTUK DETEKSI BUAH JERUK LEMON PADA TANAMANNYA

BAB II KARAKTERISASI CITRA UNTUK DETEKSI BUAH JERUK LEMON PADA TANAMANNYA BAB II KARAKTERISASI CITRA UNTUK DETEKSI BUAH JERUK LEMON PADA TANAMANNYA A. Pendahuluan Latar Belakang Di alam bebas tanaman jeruk lemon berupa perdu dengan ketinggian 2 hingga 3.5 meter dengan diameter

Lebih terperinci

DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Ari Sutrisna Permana 1, Koredianto Usman 2, M. Ary Murti 3 Jurusan Teknik Elektro - Institut Teknologi Telkom - Bandung

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI PENGUKURAN JARAK DENGAN METODA DISPARITY MENGGUNAKAN STEREO VISION PADA ROBOT OTONOMUS PENGHINDAR RINTANGAN

IMPLEMENTASI PENGUKURAN JARAK DENGAN METODA DISPARITY MENGGUNAKAN STEREO VISION PADA ROBOT OTONOMUS PENGHINDAR RINTANGAN IMPLEMENTASI PENGUKURAN JARAK DENGAN METODA DISPARITY MENGGUNAKAN STEREO VISION PADA ROBOT OTONOMUS PENGHINDAR RINTANGAN Disusun oleh : Hendra (1022021) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. penting di Indonesia. Buah-buahan memiliki tingkat permintaan yang tinggi.

BAB I PENDAHULUAN. penting di Indonesia. Buah-buahan memiliki tingkat permintaan yang tinggi. BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Buah-buahan merupakan salah satu kelompok komoditas pertanian yang penting di Indonesia. Buah-buahan memiliki tingkat permintaan yang tinggi. Permintaan domestik terhadap

Lebih terperinci

PERBAIKAN DAN EVALUASI KINERJA ALGORITMA PIXEL- VALUE DIFFERENCING ( PVD) ROJALI

PERBAIKAN DAN EVALUASI KINERJA ALGORITMA PIXEL- VALUE DIFFERENCING ( PVD) ROJALI PERBAIKAN DAN EVALUASI KINERJA ALGORITMA PIXEL- VALUE DIFFERENCING ( PVD) ROJALI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN METODA DETEKSI RINTANGAN MENGGUNAKAN KAMERA CCD UNTUK TRAKTOR TANPA AWAK

PENGEMBANGAN METODA DETEKSI RINTANGAN MENGGUNAKAN KAMERA CCD UNTUK TRAKTOR TANPA AWAK Seminar Nasional PERTETA, Bandung 6-8 Desember 0 PENGEMBANGAN METODA DETEKSI RINTANGAN MENGGUNAKAN KAMERA CCD UNTUK TRAKTOR TANPA AWAK Usman Ahmad, Desrial, Mudho Saksono Dosen pada Departemen Teknik Mesin

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN 15 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli Desember 2007 di Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian, Departemen Teknik Pertanian, Fakultas

Lebih terperinci

5. IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN. Pendahuluan

5. IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN. Pendahuluan 5. IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN Pendahuluan Tujuan aplikasi berbasis sensor adalah melakukan penyemprotan dengan presisi tinggi berdasarkan pengamatan real time, menjaga mutu produk dari kontaminasi obat-obatan

Lebih terperinci

6. PENDETEKSIAN SERANGAN GULMA. Pendahuluan

6. PENDETEKSIAN SERANGAN GULMA. Pendahuluan 6. PENDETEKSIAN SERANGAN GULMA Pendahuluan Praktek pengendalian gulma yang biasa dilakukan pada pertanian tanaman pangan adalah pengendalian praolah dan pascatumbuh. Aplikasi kegiatan Praolah dilakukan

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi

DAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi DAFTAR ISI Halaman Judul... i Lembar Pengesahan Pembimbing... ii Lembar Pengesahan Penguji... iii Halaman Persembahan... iv Halaman Motto... v Kata Pengantar... vi Abstrak... viii Daftar Isi... ix Daftar

Lebih terperinci

KLASIFIKASI TELUR AYAM DAN TELUR BURUNG PUYUH MENGGUNAKAN METODE CONNECTED COMPONENT ANALYSIS

KLASIFIKASI TELUR AYAM DAN TELUR BURUNG PUYUH MENGGUNAKAN METODE CONNECTED COMPONENT ANALYSIS Ikhwan Ruslianto KLASIFIKASI TELUR AYAM DAN TELUR BURUNG PUYUH MENGGUNAKAN METODE CONNECTED COMPONENT ANALYSIS IKHWAN RUSLIANTO Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan

Lebih terperinci

BAB III PROSEDUR DAN METODOLOGI

BAB III PROSEDUR DAN METODOLOGI BAB III PROSEDUR DAN METODOLOGI 3.1 Analisis Masalah Dewasa ini keberadaan robot sebagai mesin yang menggantikan manusia dalam melakukan berbagai pekerjaan semakin diperlukan. Oleh karena itu robot dituntut

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA 2 CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH

PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA 2 CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN

Lebih terperinci

TRACKING OBJECT MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING BERBASIS STEREO VISION

TRACKING OBJECT MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING BERBASIS STEREO VISION TRACKING OBJECT MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING BERBASIS STEREO VISION Indra Pramana, M Zen Hadi Samsono, Setiawardhana Jurusan Telekomunkasi - Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi

Lebih terperinci

ANALISIS KEBUTUHAN LUAS LAHAN PERTANIAN PANGAN DALAM PEMENUHAN KEBUTUHAN PANGAN PENDUDUK KABUPATEN LAMPUNG BARAT SUMARLIN

ANALISIS KEBUTUHAN LUAS LAHAN PERTANIAN PANGAN DALAM PEMENUHAN KEBUTUHAN PANGAN PENDUDUK KABUPATEN LAMPUNG BARAT SUMARLIN ANALISIS KEBUTUHAN LUAS LAHAN PERTANIAN PANGAN DALAM PEMENUHAN KEBUTUHAN PANGAN PENDUDUK KABUPATEN LAMPUNG BARAT SUMARLIN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN LEVEL SET UNTUK ACTIVE CONTOUR BERBASIS PARALLEL GPU CUDA

SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN LEVEL SET UNTUK ACTIVE CONTOUR BERBASIS PARALLEL GPU CUDA HALAMAN JUDUL TESIS SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN LEVEL SET UNTUK ACTIVE CONTOUR BERBASIS PARALLEL GPU CUDA LIANITA FEBRIHANI No. Mhs : 125301846/PS/MTF PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA PROGRAM

Lebih terperinci

COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA

COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA Seminar Nasional Teknologi Terapan SNTT 2013 (26/10/2013) COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA Isnan Nur Rifai *1 Budi Sumanto *2 Program Diploma Elektronika & Instrumentasi Sekolah

Lebih terperinci

4 HASIL DAN PEMBAHASAN

4 HASIL DAN PEMBAHASAN 29 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian Pendahuluan Pada penelitian pendahuluan ini dilakukan beberapa percobaan yang terkait dengan sensor yang akan digunakan. Untuk pemilihan sensor sinar laser yang tepat,

Lebih terperinci

PERANCANGAN PROGRAM PENGENALAN BENTUK MOBIL DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SKRIPSI

PERANCANGAN PROGRAM PENGENALAN BENTUK MOBIL DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SKRIPSI PERANCANGAN PROGRAM PENGENALAN BENTUK MOBIL DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SKRIPSI Oleh Nama : Januar Wiguna Nim : 0700717655 PROGRAM GANDA TEKNIK INFORMATIKA DAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN REALISASI DINDING PRESENTASI INTERAKTIF DENGAN PENDETEKSIAN POSISI SINAR POINTER LASER SEBAGAI OPERATOR KURSOR MOUSE ABSTRAK

PERANCANGAN DAN REALISASI DINDING PRESENTASI INTERAKTIF DENGAN PENDETEKSIAN POSISI SINAR POINTER LASER SEBAGAI OPERATOR KURSOR MOUSE ABSTRAK PERANCANGAN DAN REALISASI DINDING PRESENTASI INTERAKTIF DENGAN PENDETEKSIAN POSISI SINAR POINTER LASER SEBAGAI OPERATOR KURSOR MOUSE Naftali Inafiar Yonida 0822077 Email : naph_yon@yahoo.com Jurusan Teknik

Lebih terperinci

ANALISIS OPTIMISASI FORMULA DISTRIBUTED QUERY DALAM BASIS DATA RELASIONAL R. SUDRAJAT

ANALISIS OPTIMISASI FORMULA DISTRIBUTED QUERY DALAM BASIS DATA RELASIONAL R. SUDRAJAT ANALISIS OPTIMISASI FORMULA DISTRIBUTED QUERY DALAM BASIS DATA RELASIONAL R. SUDRAJAT SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 RINGKASAN ii Proses join query dalam sistem basis data terdistribusi

Lebih terperinci

BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Program Pengolahan Citra untuk Pengukuran Warna pada Produk Hortikultura Pengembangan metode pengukuran warna dengan menggunakan kamera CCD dan image processing adalah dengan

Lebih terperinci

SISTEM REKOGNISI KARAKTER NUMERIK MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON

SISTEM REKOGNISI KARAKTER NUMERIK MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON 30 BAB IV SISTEM REKOGNISI KARAKTER NUMERIK MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON 4.1 Gambaran Umum Sistem Diagram sederhana dari program yang dibangun dapat diilustrasikan dalam diagram konteks berikut. Gambar

Lebih terperinci

ANALISIS ENERGI DAN EKSERGI PADA PRODUKSI BIODIESEL BERBAHAN BAKU CPO (Crude Palm oil) RISWANTI SIGALINGGING

ANALISIS ENERGI DAN EKSERGI PADA PRODUKSI BIODIESEL BERBAHAN BAKU CPO (Crude Palm oil) RISWANTI SIGALINGGING ANALISIS ENERGI DAN EKSERGI PADA PRODUKSI BIODIESEL BERBAHAN BAKU CPO (Crude Palm oil) RISWANTI SIGALINGGING SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 i PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Deteksi Dari citra setting yang telah direkam, dengan menggunakan software Paint Shop Pro v.6, diketahui nilai RGB dari tiap laser yang terekam oleh kamera CCD. RGB yang dicantumkan

Lebih terperinci

DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL

DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i LEMBAR PENGESAHAN.. ii ABSTRAK.......... iii RIWAYAT HIDUP... v KATA PENGANTAR.. vi DAFTAR ISI.. vii DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR LAMPIRAN. xii I. PENDAHULUAN

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,

Lebih terperinci

DETEKSI NOMINAL MATA UANG DENGAN JARAK EUCLIDEAN DAN KOEFISIEN KORELASI

DETEKSI NOMINAL MATA UANG DENGAN JARAK EUCLIDEAN DAN KOEFISIEN KORELASI DETEKSI NOMINAL MATA UANG DENGAN JARAK EUCLIDEAN DAN KOEFISIEN KORELASI Marina Gracecia1, ShintaEstriWahyuningrum2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Katolik Soegijapranata 1 esthergracecia@gmail.com,

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK Fe, NITROGEN, FOSFOR, DAN FITOPLANKTON PADA BEBERAPA TIPE PERAIRAN KOLONG BEKAS GALIAN TIMAH ROBANI JUHAR

KARAKTERISTIK Fe, NITROGEN, FOSFOR, DAN FITOPLANKTON PADA BEBERAPA TIPE PERAIRAN KOLONG BEKAS GALIAN TIMAH ROBANI JUHAR KARAKTERISTIK Fe, NITROGEN, FOSFOR, DAN FITOPLANKTON PADA BEBERAPA TIPE PERAIRAN KOLONG BEKAS GALIAN TIMAH ROBANI JUHAR PROGRAM PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

METODE EKSPLORATIF UNTUK MENGUJI KESAMAAN SPEKTRUM FTIR TEMULAWAK

METODE EKSPLORATIF UNTUK MENGUJI KESAMAAN SPEKTRUM FTIR TEMULAWAK METODE EKSPLO ORATIF UNTUK MENGUJI KESAMAAN SPEKTRUM FTIR TEMULAWAK EKO WAHYU WIBOWO SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini

Lebih terperinci

ANALISIS SINAR MERAH, HIJAU, DAN BIRU (RGB) UNTUK MENGUKUR KELIMPAHAN FITOPLANKON (Chlorella sp.) Oleh: Merizawati C

ANALISIS SINAR MERAH, HIJAU, DAN BIRU (RGB) UNTUK MENGUKUR KELIMPAHAN FITOPLANKON (Chlorella sp.) Oleh: Merizawati C ANALISIS SINAR MERAH, HIJAU, DAN BIRU (RGB) UNTUK MENGUKUR KELIMPAHAN FITOPLANKON (Chlorella sp.) Oleh: Merizawati C64104004 PROGRAM STUDI ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE

PERBANDINGAN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE PERBANDINGANN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE DAN APLIKASINYA PADA DATAA KEMATIAN INDONESIA VANI RIALITA SUPONO SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

UJI COBA THRESHOLDING PADA CHANNEL RGB UNTUK BINARISASI CITRA PUPIL ABSTRAK

UJI COBA THRESHOLDING PADA CHANNEL RGB UNTUK BINARISASI CITRA PUPIL ABSTRAK UJI COBA THRESHOLDING PADA CHANNEL RGB UNTUK BINARISASI CITRA PUPIL I Gusti Ngurah Suryantara, Felix, Ricco Kristianto gusti@bundamulia.ac.id Teknik Informatika Universitas Bunda Mulia ABSTRAK Beberapa

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN ALGORITMA PENGOLAHAN CITRA PADA SISTEM NETRA MESIN 3D ( 3D

PENGEMBANGAN ALGORITMA PENGOLAHAN CITRA PADA SISTEM NETRA MESIN 3D ( 3D PENGEMBANGAN ALGORITMA PENGOLAHAN CITRA PADA SISTEM NETRA MESIN 3D (3D MACHINE VISION) UNTUK ROBOT PEMETIK KELAPA SAWIT (Elaeis sp.) (A Development of Images Processing Algorithm on 3D Machine Vision System

Lebih terperinci

Indarto 1, Murinto 2, I. PENDAHULUAN. Kampus III UAD Jl.Dr.Soepomo, Janturan, Yogyakarta

Indarto 1, Murinto 2, I. PENDAHULUAN. Kampus III UAD Jl.Dr.Soepomo, Janturan, Yogyakarta Deteksi Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Pisang Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS (Banana Fruit Detection Based on Banana Skin Image Features Using HSI Color Space

Lebih terperinci

KAJIAN MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY DAN APLIKASINYA PADA HARGA GABAH KERING PANEN T A M U R I H

KAJIAN MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY DAN APLIKASINYA PADA HARGA GABAH KERING PANEN T A M U R I H KAJIAN MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY DAN APLIKASINYA PADA HARGA GABAH KERING PANEN T A M U R I H SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

Pengembangan Algoritma Pengolahan Citra untuk Menghindari Rintangan pada Traktor Tanpa Awak

Pengembangan Algoritma Pengolahan Citra untuk Menghindari Rintangan pada Traktor Tanpa Awak Technical Paper Pengembangan Algoritma Pengolahan Citra untuk Menghindari Rintangan pada Traktor Tanpa Awak Development of Image Processing Algorithms for Obstacle Avoidance on Unmanned Tractor Usman Ahmad

Lebih terperinci

PENGEMASAN ATMOSFIR TERMODIFIKASI BAWANG DAUN (Alium ampeloprosum) RAJANGAN S U G I A R T O

PENGEMASAN ATMOSFIR TERMODIFIKASI BAWANG DAUN (Alium ampeloprosum) RAJANGAN S U G I A R T O PENGEMASAN ATMOSFIR TERMODIFIKASI BAWANG DAUN (Alium ampeloprosum) RAJANGAN S U G I A R T O SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2005 ABSTRACT SUGIARTO. Effects of Modified Atmospheres

Lebih terperinci

ANALISIS KESEIMBANGAN AIR PADA IRIGASI BAWAH PERMUKAAN MELALUI LAPISAN SEMI KEDAP HILDA AGUSTINA

ANALISIS KESEIMBANGAN AIR PADA IRIGASI BAWAH PERMUKAAN MELALUI LAPISAN SEMI KEDAP HILDA AGUSTINA ANALISIS KESEIMBANGAN AIR PADA IRIGASI BAWAH PERMUKAAN MELALUI LAPISAN SEMI KEDAP HILDA AGUSTINA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2008 ANALISIS KESEIMBANGAN AIR PADA IRIGASI BAWAH PERMUKAAN

Lebih terperinci

MODEL RADIASI SURYA DAN SUHU UDARA DI DALAM RUMAH PLASTIK YUSHARDI

MODEL RADIASI SURYA DAN SUHU UDARA DI DALAM RUMAH PLASTIK YUSHARDI MODEL RADIASI SURYA DAN SUHU UDARA DI DALAM RUMAH PLASTIK YUSHARDI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

Gambar 4.1 Diagram Percobaan

Gambar 4.1 Diagram Percobaan BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kerangka Percobaan Pada bab ini dilakukan pembahasan dari implementasi terhadap sistem yang telah dirancang, berupa cara kerja sistem dan pembahasan data-data percobaan yang

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. PROGRAM PENGOLAHAN CITRA BIJI KOPI Citra biji kopi direkam dengan menggunakan kamera CCD dengan resolusi 640 x 480 piksel. Citra biji kopi kemudian disimpan dalam file dengan

Lebih terperinci

PENGKAJIAN KEAKURATAN TWOSTEP CLUSTER DALAM MENENTUKAN BANYAKNYA GEROMBOL POPULASI KUDSIATI

PENGKAJIAN KEAKURATAN TWOSTEP CLUSTER DALAM MENENTUKAN BANYAKNYA GEROMBOL POPULASI KUDSIATI PENGKAJIAN KEAKURATAN TWOSTEP CLUSTER DALAM MENENTUKAN BANYAKNYA GEROMBOL POPULASI KUDSIATI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN JENIS KAYU BERBASIS CITRA G A S I M

JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN JENIS KAYU BERBASIS CITRA G A S I M JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN JENIS KAYU BERBASIS CITRA G A S I M SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 ABSTRAK Pengenalan jenis kayu yang sering dilakukan dengan menggunakan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun sebuah citra kaya akan informasi, namun sering

Lebih terperinci

PENGENALAN DAN PEWARNAAN PADA CITRA GRAY-SCALE ABSTRAK

PENGENALAN DAN PEWARNAAN PADA CITRA GRAY-SCALE ABSTRAK PENGENALAN DAN PEWARNAAN PADA CITRA GRAY-SCALE NOVIANI KRISNADI/0322064 Email Address: s103novi@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40165, Indonesia

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. tracking obyek. Pada penelitian tugas akhir ini, terdapat obyek berupa bola. Gambar 3.1. Blok Diagram Penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. tracking obyek. Pada penelitian tugas akhir ini, terdapat obyek berupa bola. Gambar 3.1. Blok Diagram Penelitian BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam pengerjaan Tugas Akhir ini adalah studi literatur, pembuatan program serta melakukan deteksi dan tracking obyek. Pada

Lebih terperinci

PERANCANGAN PROTOTYPE ROBOT SOUND TRACKER BERBASIS MIKROKONTROLER DENGAN METODE FUZZY LOGIC

PERANCANGAN PROTOTYPE ROBOT SOUND TRACKER BERBASIS MIKROKONTROLER DENGAN METODE FUZZY LOGIC PERANCANGAN PROTOTYPE ROBOT SOUND TRACKER BERBASIS MIKROKONTROLER DENGAN METODE FUZZY LOGIC SKRIPSI Oleh MUHAMMAD RENDRA TRIASMARA NIM 071910201015 PROGRAM STUDI STRATA-1 TEKNIK ELEKTRO JURUSAN TEKNIK

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA UNTUK PERUBAHAN SUHU DAN KONSENTRASI DOPANT PADA PEMBENTUKAN SERAT OPTIK MIFTAHUL JANNAH

MODEL MATEMATIKA UNTUK PERUBAHAN SUHU DAN KONSENTRASI DOPANT PADA PEMBENTUKAN SERAT OPTIK MIFTAHUL JANNAH MODEL MATEMATIKA UNTUK PERUBAHAN SUHU DAN KONSENTRASI DOPANT PADA PEMBENTUKAN SERAT OPTIK MIFTAHUL JANNAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

Analisa dan Pemodelan Kerumunan Orang pada Video Digital

Analisa dan Pemodelan Kerumunan Orang pada Video Digital Sidang Tugas Akhir Analisa dan Pemodelan Kerumunan Orang pada Video Digital Oleh: Nick Darusman (2209106015) Dosen Pembimbing Dr. Ir. Wirawan, DEA Jumat, 24 Januari 2012 Surabaya 1 Latar Belakang Angka

Lebih terperinci

PREDIKSI STATUS KEAKTIFAN STUDI MAHASISWA DENGAN ALGORITMA C5.0 DAN K-NEAREST NEIGHBOR IIN ERNAWATI G

PREDIKSI STATUS KEAKTIFAN STUDI MAHASISWA DENGAN ALGORITMA C5.0 DAN K-NEAREST NEIGHBOR IIN ERNAWATI G PREDIKSI STATUS KEAKTIFAN STUDI MAHASISWA DENGAN ALGORITMA C5.0 DAN K-NEAREST NEIGHBOR IIN ERNAWATI G651044054 SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER

Lebih terperinci

PENDUGAAN KONSENTRASI KLOROFIL-a DAN TRANSPARANSI PERAIRAN TELUK JAKARTA DENGAN CITRA SATELIT LANDSAT

PENDUGAAN KONSENTRASI KLOROFIL-a DAN TRANSPARANSI PERAIRAN TELUK JAKARTA DENGAN CITRA SATELIT LANDSAT PENDUGAAN KONSENTRASI KLOROFIL-a DAN TRANSPARANSI PERAIRAN TELUK JAKARTA DENGAN CITRA SATELIT LANDSAT DESSY NOVITASARI ROMAULI SIDABUTAR SKRIPSI DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN

Lebih terperinci

PENGUKURAN KECEPATAN OBYEK DENGAN PENGOLAAN CITRA MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING SKRIPSI. Disusun Oleh : Hery Pramono NPM.

PENGUKURAN KECEPATAN OBYEK DENGAN PENGOLAAN CITRA MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING SKRIPSI. Disusun Oleh : Hery Pramono NPM. PENGUKURAN KECEPATAN OBYEK DENGAN PENGOLAAN CITRA MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING SKRIPSI Disusun Oleh : Hery Pramono NPM. 0434010389 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS

Lebih terperinci

PEMUTUAN DAN PENGHITUNGAN BIBIT IKAN LELE DENGAN METODE IMAGE PROCESSING MENGGUNAKAN PARAMETER LUAS DAN PANJANG TUBUH IKAN

PEMUTUAN DAN PENGHITUNGAN BIBIT IKAN LELE DENGAN METODE IMAGE PROCESSING MENGGUNAKAN PARAMETER LUAS DAN PANJANG TUBUH IKAN PEMUTUAN DAN PENGHITUNGAN BIBIT IKAN LELE DENGAN METODE IMAGE PROCESSING MENGGUNAKAN PARAMETER LUAS DAN PANJANG TUBUH IKAN Oleh RENATO SAKSANNI F14102074 2008 DEPARTEMEN TEKNIK PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN SCHRODINGER TIGA DIMENSI UNTUK POTENSIAL NON-SENTRAL ECKART DAN MANNING- ROSEN MENGGUNAKAN METODE ITERASI ASIMTOTIK

PENYELESAIAN PERSAMAAN SCHRODINGER TIGA DIMENSI UNTUK POTENSIAL NON-SENTRAL ECKART DAN MANNING- ROSEN MENGGUNAKAN METODE ITERASI ASIMTOTIK PENYELESAIAN PERSAMAAN SCHRODINGER TIGA DIMENSI UNTUK POTENSIAL NON-SENTRAL ECKART DAN MANNING- ROSEN MENGGUNAKAN METODE ITERASI ASIMTOTIK Disusun oleh : Muhammad Nur Farizky M0212053 SKRIPSI PROGRAM STUDI

Lebih terperinci

PENGKAJIAN BAHAN PELAPIS, KEMASAN DAN SUHU PENYIMPANAN UNTUK MEMPERPANJANG MASA SIMPAN BUAH MANGGIS KEMALA SYAMNIS AZHAR

PENGKAJIAN BAHAN PELAPIS, KEMASAN DAN SUHU PENYIMPANAN UNTUK MEMPERPANJANG MASA SIMPAN BUAH MANGGIS KEMALA SYAMNIS AZHAR PENGKAJIAN BAHAN PELAPIS, KEMASAN DAN SUHU PENYIMPANAN UNTUK MEMPERPANJANG MASA SIMPAN BUAH MANGGIS KEMALA SYAMNIS AZHAR SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007 SURAT PERNYATAAN Dengan ini saya

Lebih terperinci

MODIFIKASI MANIPULATOR TIPE KOORDINAT SILINDER UNTUK ROBOT PEMANEN PERTANIAN DALAM GREENHOUSE

MODIFIKASI MANIPULATOR TIPE KOORDINAT SILINDER UNTUK ROBOT PEMANEN PERTANIAN DALAM GREENHOUSE MODIFIKASI MANIPULATOR TIPE KOORDINAT SILINDER UNTUK ROBOT PEMANEN KOMODITAS PERTANIAN DALAM GREENHOUSE SKRIPSI Oleh : RAHMAT SALEH F14103084 2008 DEPARTEMEN TEKNIK PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

Lebih terperinci

Pengembangan Metoda Deteksi Rintangan untuk Traktor Tanpa Awak Menggunakan Kamera CCD

Pengembangan Metoda Deteksi Rintangan untuk Traktor Tanpa Awak Menggunakan Kamera CCD Technical Paper Pengembangan Metoda Deteksi Rintangan untuk Traktor Tanpa Awak Menggunakan Kamera CCD Development of Obstacle Detection Method for Unmanned Tractor using CCD Camera Usman Ahmad 1, Desrial

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI TERPOTONG BEBERAPA NILAI AMATAN NURHAFNI

ANALISIS REGRESI TERPOTONG BEBERAPA NILAI AMATAN NURHAFNI ANALISIS REGRESI TERPOTONG DENGAN BEBERAPA NILAI AMATAN NOL NURHAFNI SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

ANALISIS PEWILAYAHAN, HIRARKI, KOMODITAS UNGGULAN DAN PARTISIPASI MASYARAKAT PADA KAWASAN AGROPOLITAN

ANALISIS PEWILAYAHAN, HIRARKI, KOMODITAS UNGGULAN DAN PARTISIPASI MASYARAKAT PADA KAWASAN AGROPOLITAN ANALISIS PEWILAYAHAN, HIRARKI, KOMODITAS UNGGULAN DAN PARTISIPASI MASYARAKAT PADA KAWASAN AGROPOLITAN (Studi Kasus di Bungakondang Kabupaten Purbalingga) BUDI BASKORO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN SISTEM. Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut

BAB III PERANCANGAN SISTEM. Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut sudah terintegrasi dengan komputer, dengan terintegrasinya sistem tersebut

Lebih terperinci

ix

ix DAFTAR ISI viii ix x DAFTAR TABEL Tabel 1.1. Emisivitas dari permukaan benda yang berbeda pada panjang gelombang 8 14 μm. 12 Tabel 1.2. Kesalahan suhu yang disebabkan oleh emisivitas objek pada suhu 288

Lebih terperinci

DESAIN DAN UJI PENGGORENG OPEN DEEP FRYING DENGAN PERUBAHAN POSISI ELEMEN PEMANAS HARSMAN TANDILITTIN F

DESAIN DAN UJI PENGGORENG OPEN DEEP FRYING DENGAN PERUBAHAN POSISI ELEMEN PEMANAS HARSMAN TANDILITTIN F DESAIN DAN UJI PENGGORENG OPEN DEEP FRYING DENGAN PERUBAHAN POSISI ELEMEN PEMANAS HARSMAN TANDILITTIN F151050061 SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER

Lebih terperinci

PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN

PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO

PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

PENGKAJIAN KEAKURATAN TWOSTEP CLUSTER DALAM MENENTUKAN BANYAKNYA GEROMBOL POPULASI KUDSIATI

PENGKAJIAN KEAKURATAN TWOSTEP CLUSTER DALAM MENENTUKAN BANYAKNYA GEROMBOL POPULASI KUDSIATI PENGKAJIAN KEAKURATAN TWOSTEP CLUSTER DALAM MENENTUKAN BANYAKNYA GEROMBOL POPULASI KUDSIATI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

Rancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection

Rancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (22) -6 Rancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection Muji Tri Nurismu

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. HALAMAN SAMPUL... i. HALAMAN JUDUL... ii. HALAMAN PERSEMBAHAN... iii. HALAMAN MOTTO... vii. LEMBAR PERSETUJUAN SKRIPSI...

DAFTAR ISI. HALAMAN SAMPUL... i. HALAMAN JUDUL... ii. HALAMAN PERSEMBAHAN... iii. HALAMAN MOTTO... vii. LEMBAR PERSETUJUAN SKRIPSI... DAFTAR ISI HALAMAN SAMPUL... i HALAMAN JUDUL... ii HALAMAN PERSEMBAHAN... iii HALAMAN MOTTO... vii LEMBAR PERSETUJUAN SKRIPSI... viii LEMBAR PENGESAHAN TIM PENGUJI SKRIPSI... ix ABSTRAK... x KATA PENGANTAR...

Lebih terperinci

ANALISIS SENSITIVITAS VISION SENSOR UNTUK MENDETEKSI WARNA

ANALISIS SENSITIVITAS VISION SENSOR UNTUK MENDETEKSI WARNA SKRIPSI ANALISIS SENSITIVITAS VISION SENSOR UNTUK MENDETEKSI WARNA Laporan ini disusun guna memenuhi salah satu persyaratan Untuk menyelesaikan program S-1 Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muria

Lebih terperinci

INTEGRATION AND EVALUATION USING PATTERN RECOGNITION FOR MOBILE ROBOT NAVIGATION. Iman H. Kartowisastro.; Budiyanto Mulianto; Valentinus Rahardjo

INTEGRATION AND EVALUATION USING PATTERN RECOGNITION FOR MOBILE ROBOT NAVIGATION. Iman H. Kartowisastro.; Budiyanto Mulianto; Valentinus Rahardjo INTEGRATION AND EVALUATION USING PATTERN RECOGNITION FOR MOBILE ROBOT NAVIGATION Iman H. Kartowisastro.; Budiyanto Mulianto; Valentinus Rahardjo Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM PENDETEKSI GERAKAN SEBAGAI NATURAL USER INTERFACE ( NUI ) MENGGUNAKAN BAHASA C# ABSTRAK

PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM PENDETEKSI GERAKAN SEBAGAI NATURAL USER INTERFACE ( NUI ) MENGGUNAKAN BAHASA C# ABSTRAK PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM PENDETEKSI GERAKAN SEBAGAI NATURAL USER INTERFACE ( NUI ) MENGGUNAKAN BAHASA C# Disusun oleh : Jeffry 0822023 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl.Prof.Drg.Suria

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Marka Jalan Marka jalan merupakan suatu penanda bagi para pengguna jalan untuk membantu kelancaran jalan dan menghindari adanya kecelakaan. Pada umumnya marka jalan

Lebih terperinci

Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016

Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Digital Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis)

Lebih terperinci

PENGARUH KETINGGIAN PEMANGKASAN DENGAN MESIN POTRUM SRT-03 TERHADAP TORSI PEMANGKASAN DAN KUALITAS LAPANGAN RUMPUT BERMUDA

PENGARUH KETINGGIAN PEMANGKASAN DENGAN MESIN POTRUM SRT-03 TERHADAP TORSI PEMANGKASAN DAN KUALITAS LAPANGAN RUMPUT BERMUDA PENGARUH KETINGGIAN PEMANGKASAN DENGAN MESIN POTRUM SRT-03 TERHADAP TORSI PEMANGKASAN DAN KUALITAS LAPANGAN RUMPUT BERMUDA (Cynodon dactylon) TIFF WAY 146 I PUTU SURYA WIRAWAN PROGRAM STUDI ILMU KETEKNIKAN

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ALGORITMA ARITHMETIC DENGAN GEOMETRIC MEAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE PADA CITRA SKRIPSI WILIYANA

PERBANDINGAN ALGORITMA ARITHMETIC DENGAN GEOMETRIC MEAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE PADA CITRA SKRIPSI WILIYANA PERBANDINGAN ALGORITMA ARITHMETIC DENGAN GEOMETRIC MEAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE PADA CITRA SKRIPSI WILIYANA 081401101 PROGRAM STUDI S-1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN A. WAKTU DAN TEMPAT Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Mei 2010 sampai dengan Oktober 2010. Perancangan alat dilaksanakan pada bulan Mei 2010 sampai Agustus 2010 di Bengkel Departemen

Lebih terperinci

KETERKAITAN SEKTOR UNGGULAN DAN KARAKTERISTIK TIPOLOGI WILAYAH DALAM PENGEMBANGAN KAWASAN STRATEGIS

KETERKAITAN SEKTOR UNGGULAN DAN KARAKTERISTIK TIPOLOGI WILAYAH DALAM PENGEMBANGAN KAWASAN STRATEGIS KETERKAITAN SEKTOR UNGGULAN DAN KARAKTERISTIK TIPOLOGI WILAYAH DALAM PENGEMBANGAN KAWASAN STRATEGIS Studi Kasus Kawasan Kedungsapur di Provinsi Jawa Tengah DYAH KUSUMAWATI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT

Lebih terperinci

SAMPLING DAN KUANTISASI

SAMPLING DAN KUANTISASI SAMPLING DAN KUANTISASI Budi Setiyono 1 3/14/2013 Citra Suatu citra adalah fungsi intensitas 2 dimensi f(x, y), dimana x dan y adalahkoordinat spasial dan f pada titik (x, y) merupakan tingkat kecerahan

Lebih terperinci

ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI

ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER BEBERAPA SEBARAN POISSON CAMPURAN DAN BEBERAPA SEBARAN DISKRET DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITME EM ADE HARIS HIMAWAN

PENDUGAAN PARAMETER BEBERAPA SEBARAN POISSON CAMPURAN DAN BEBERAPA SEBARAN DISKRET DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITME EM ADE HARIS HIMAWAN PENDUGAAN PARAMETER BEBERAPA SEBARAN POISSON CAMPURAN DAN BEBERAPA SEBARAN DISKRET DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITME EM ADE HARIS HIMAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN

Lebih terperinci

Febrianty Winda Pratiwi¹, Bambang Hidayat², Gelar Budiman³. ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom

Febrianty Winda Pratiwi¹, Bambang Hidayat², Gelar Budiman³. ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom DETEKSI KEMATANGAN DAN KELAYAKAN BUAH PEPAYA MENGGUNAKAN WEBCAM DENGAN PENGOLAHAN CITRA SECARA REAL-TIME DETECTION OF MATURITY AND FEASIBILITY OF PAPAYA USING WEBCAM WITH IMAGE PROCESSING FOR REAL-TIME

Lebih terperinci

ABSTRAK. v Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. v Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Tanda tangan merupakan sesuatu yang unik yang dimiliki setiap orang sehingga seringkali dipakai untuk menentukan keabsahan dokumen ataupun transaksi. Akan tetapi tanda tangan menjadi rentan terhadap

Lebih terperinci

LAPORAN PENELITIAN DOSEN MUDA. Sistem Identifikasi Teroris Dengan Pelacakan Dan Pengenalan Wajah

LAPORAN PENELITIAN DOSEN MUDA. Sistem Identifikasi Teroris Dengan Pelacakan Dan Pengenalan Wajah LAPORAN PENELITIAN DOSEN MUDA Sistem Identifikasi Teroris Dengan Pelacakan Dan Pengenalan Wajah Oleh : Endah Sudarmilah, S.T, M.Eng Umi Fadlillah, S.T Dibiayai oleh Koordinasi Perguruan Tinggi Swasta Wilayah

Lebih terperinci

EKSTRAKSI FITUR MENGGUNAKAN ELLIPTICAL FOURIER DESCRIPTOR UNTUK PENGENALAN VARIETAS TANAMAN KEDELAI HERMAWAN SYAHPUTRA

EKSTRAKSI FITUR MENGGUNAKAN ELLIPTICAL FOURIER DESCRIPTOR UNTUK PENGENALAN VARIETAS TANAMAN KEDELAI HERMAWAN SYAHPUTRA EKSTRAKSI FITUR MENGGUNAKAN ELLIPTICAL FOURIER DESCRIPTOR UNTUK PENGENALAN VARIETAS TANAMAN KEDELAI HERMAWAN SYAHPUTRA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER

PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER LATHIFATURRAHMAH SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN MENGENAI TUGAS AKHIR DAN SUMBER

Lebih terperinci

ANALISIS KEBIJAKAN PEMBANGUNAN EKONOMI KELAUTAN DI PROVINSI KEPULAUAN BANGKA BELITUNG KASTANA SAPANLI

ANALISIS KEBIJAKAN PEMBANGUNAN EKONOMI KELAUTAN DI PROVINSI KEPULAUAN BANGKA BELITUNG KASTANA SAPANLI ANALISIS KEBIJAKAN PEMBANGUNAN EKONOMI KELAUTAN DI PROVINSI KEPULAUAN BANGKA BELITUNG KASTANA SAPANLI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

Aplikasi Kamera Web Untuk Mengukur Luas Permukaan Sebuah Obyek 3D

Aplikasi Kamera Web Untuk Mengukur Luas Permukaan Sebuah Obyek 3D Aplikasi Kamera Web Untuk Mengukur Luas Permukaan Sebuah Obyek 3D Alexander Christian / 0322183 Jl. Ciumbuleuit 46-48 Bandung 40141 Telp 081933371468 Email: christiansthang@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro,

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN HALANGAN PADA ROBOT CERDAS PEMADAM API MENGGUNAKAN KAMERA DENGAN INTEGRAL PROYEKSI

PENDETEKSIAN HALANGAN PADA ROBOT CERDAS PEMADAM API MENGGUNAKAN KAMERA DENGAN INTEGRAL PROYEKSI PENDETEKSIAN HALANGAN PADA ROBOT CERDAS PEMADAM API MENGGUNAKAN KAMERA DENGAN INTEGRAL PROYEKSI Setiawardhana 1), Nana Ramadijanti 2), Rizky Yuniar Hakkun 3), Aji Seto Arifianto 4) 1,2,3) Dosen Jurusan

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM SORTING BUAH JERUK MANIS BERBASIS PERBEDAAN WARNA KULIT BUAH

PERANCANGAN SISTEM SORTING BUAH JERUK MANIS BERBASIS PERBEDAAN WARNA KULIT BUAH PERANCANGAN SISTEM SORTING BUAH JERUK MANIS BERBASIS PERBEDAAN WARNA KULIT BUAH Edi Kurniawan Politeknik 17 Agustus 1945 E-mail: edi_sangya@yahoo.com Abstrak Hampir semua petani menggunakan cara manual

Lebih terperinci

Pokok Bahasan PENDAHULUAN PERANCANGAN SISTEM HASIL PENGUJIAN PENUTUP

Pokok Bahasan PENDAHULUAN PERANCANGAN SISTEM HASIL PENGUJIAN PENUTUP Pokok Bahasan PENDAHULUAN PERANCANGAN SISTEM HASIL PENGUJIAN PENUTUP PENDAHULUAN 1. Sistem navigasi robot banyak dipakai dimanfaatkan untuk berbagai kebutuhan misalnya untuk membantu departemen pemadam

Lebih terperinci