Show simple item record

dc.contributor.advisorHerodian, Sam
dc.contributor.advisorMandang, Tineke
dc.contributor.advisorAhmad, Usman
dc.contributor.authorCherie, Dinah
dc.date.accessioned2016-01-08T22:11:53Z
dc.date.available2016-01-08T22:11:53Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/77244
dc.description.abstractSaat ini, penentuan kematangan tandan buah segar (TBS) sawit ditentukan berdasarkan penampakan TBS dan jumlah buah yang membrondol dari tandan. Dalam penelitian ini berusaha untuk menentukan kematangan tersebut berdasarkan penampakan yang terlihat yaitu perubahan warna TBS dari setiap tahap kematangan yang juga dikorelasikan dengan kandungan minyak yang terdapat dalam tiap tingkat kematangan yang dimiliki TBS. TBS direkam dengan menggunakan kamera digital (10 MPiksel) dengan berbagai jarak perekaman (2, 7, 10, dan 15 m) yang merupakan simulasi variasi intensitas cahaya pada proses perekaman dengan spektrum yang berbeda pencahayaan untuk mengeksplorasi korelasi ini. Pencahayaan pada proses perekaman menggunakan dua lampu yaitu pertama lampu halogen yang memancarkan spektrum elektromagnetik dari rentang cahaya tampak (400-700 nm) hingga rentang inframerah (720-1100 nm), dengan daya 600 dan 1000 watt. Kedua, lampu ultraungu (UV) digunakan untuk mengetahui respon optik TBS melalui pantulan cahaya permukaan TBS di bawah spektrum ultraungu (320-380 nm) yang memiliki output daya 600 watt. Titik bidang pandang kamera diatur untuk mencakup wilayah persegi 0.125x0.125 m2 daerah frontal TBS setiap perekaman yang dilakukan sehingga setiap citra memiliki luasan piksel 3888x2952 piksel2. Gambar TBS terekam diekstrak menggunakan pengolahan citra dan menghasilkan fitur warna yang kemudian disegmentasi kemudian digunakan sebagai variabel masukan untuk memodelkan kandungan minyak sampel menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST). Rekayasa perangkat lunak statistik digunakan untuk membangun model. Model yang dikembangkan menggunakan metode MLP-JST dari 15 variabel masukan (R,G,B; H,S,I; R,G,B indeks serta rasio R/G, R/B, G/B, G/R, B/R dan B/G) dengan menggunakan 10 lapisan tersembunyi dan fungsi aktivasi hyperbolic tangent sehingga menghasilkan prediksi kandungan minyak. Lima model yang terpilih dan dikembangkan, karena memiliki korelasi yang tinggi untuk memprediksi kandungan minyak TBS. Berdasarkan fitur warna gambarnya yang dianalisa, terpilih pada spektrum UV dari jarak perekaman 10, 7 dan 2 m serta jarak 10 m pada spektrum IR di bawah pencahayaan intensitas rendah (lampu H600) dan intensitas tinggi (lampu H1000). Validasi model dinyatakan oleh nilai koefisien untuk masing-masing model sebesar 0.893, 0.937, 0.984, 0.854, dan 0.998 dengan nilai SEP masing-masing sebesar 1.330, 0.611, 0.326, 1.664 dan 0.036 dan SEC 2.324.id
dc.language.isoidid
dc.publisherIPB (Bogor Agricultural University)id
dc.subject.ddcComputer Scienceid
dc.subject.ddcNeural Networkid
dc.subject.ddcjarak perekamanid
dc.titlePengembangan Sistem Deteksi Kematangan Tandan Buah Segar (Tbs) Sawit Berdasarkan Karakteristik Optikid
dc.typeDissertationid
dc.subject.keywordTBS sawitid
dc.subject.keywordjarak perekamanid
dc.subject.keywordspektrum warnaid
dc.subject.keywordmetode MLP-JSTid
dc.subject.keywordkandungan minyakid


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record