Topik-topik Penelitian

Topik-topik Penelitian di bidang soft computing
a. Forecasting Produksi PT.Semen Kupang dengan Metode Pendekatan Fuzzy
Semen kupang saat ini diprediksi akan mengalami penurunan produksi dan pemberitaan di media masa kedepannya mengalami krisis bahkan bangkrut. Berdasarkan data-data produksi yang dihimpun secara harian atau bulanan atau tahunan berbentuk data time series, dapat dilakukan forecasting guna melihat perkembangan produksi di masa depan. Kenapa metode fuzzy ?
Teknik peramalan konvensional seperti AR,MA,ARIMA memiliki kelemahan apabila data berbentuk non stasioner yang berakibat membesarnya galat peramalan. Beberapa metode soft computing seperti sistem fuzzy,JST,AG terbukti handal dan dapat dipakai untuk peramalan data runtun waktu. Sistem fuzzy ini diipih karena system fuzzy bekerja berdasarkan data dan subjektivitas pakar dibandingkan JST dan AG yang membutuhkan data training (pelatihan data). Sistem terbukti dapat meningkatkan performansi (improved performance) peramalan dengan tingkat kehandalan (robust) dan akurasi (accuracy) yang lebih baik.

b. PENGELOMPOKAN DATA KONSUMEN LISTRIK DENGAN METODE FUZZY CLUSTERING
Listrik yang sering padam dan ketidakjelasan pihak PLN menjelaskan permasalahan yang sebenarnya, menimbulkan pertanyaan apa yang sebenarnya terjadi. Apakah kelebihan beban ataukah sebaliknya yang menimbulkan pemakaian listrik tidak optimal dan bermuara pada pendapatan. Penelitian akan mencari solusi bagaimana tingkat konsumsi listrik di kota Kupang. Untuk mengetahui tingkatan pemakaian listrik akan dilakukan pemetaan/pengelompokan pemakai listrik berdasarkan kriteria2 tertentu seperti konsumsi rumah tangga, perkantoran dan atau perusahan. Dengan menggunakan data-data pemakaian yang dihimpun secara STS (short time series), selanjutnya dilakukan preprocessing berupa penyuntingan data. Metode yang digunakan adalah FCM (Fuzzy C-Means Clustering). Hasil Clustering menunjukkan kelompok-kelompok pemakai listrik yang sebagai inputan untuk pihak PLN.
Topik-topik di Bidang Pengolahan Citra Digital
a. INDENTIFIKASI BUAH-BUAHAN BERDASARKAN WARNA CITRA
Persaingan pasar yang kompetitif dan meningkatnya kebutuhan akan konsumsi buah/sayur dibandingkan dengan produksi seperti memaksa pihak penyalur/produksi menjual buah tidak ranum / tidak masak pada saatnya tetapi dimanipulasi dengan zat pengawet. Sacara kasat mata terlihat buah segar dan tidak segar tidak ada perbedaan karena telah dimanipulasi warna dan kecerahan dengan bahan kimia tertentu. Penelitian dilakukan untuk mengindetifikasi buah-buahan berdasarkan kecerahan atau menganalisis nilai kuantisasi RGB pada citra pada region/ area tertentu. Dengan nilai ambang tertentu (threshold) dapat diindentifikasi mana buah yang masak /segar dan tidak masak.

b. IDENTIFIKASI PENYAKIT ANTRAX PADA SAPI DENGAN TRANSFORMASI WAVELET
Daerah NTT merupakan daerah penghasil sapi. Sapi rentan akan penyakit antrax. Bagaimana mengindentifikasi penyakit sapi. Secara kasat mata kadang tidak presisi atau tepat. Alternatif solusi dilakukan pengolahan citra dari bagian tubuh sapi tertentu. Citra dari bagian sapi akan dicocokan dengan citra latih yang sudah tersimpan dalam database. Teknik pencocokan dengan transformasi wavelet (DWT) HAAR. Secara teknis dilakukan perbandingan energi pada setiap subband pada level tertantu antara citra uji dan citra latih yang sudah tersimpan dalam database. Dengan memberikan nilai batas ambang (treshold) tertentu dapat ditentukan apakah sapi terkena penyakit antrax atau tidak berdasarkan citra. Fungsinya akan lebih berguna apabila sistem dihasilkan dibangun pada platform mobile.