Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pesisir Gresik, Jawa Timur merupakan perairan yang dekat dengan daerah pertambakan, pertanian, pemukiman, dan industry. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji kualitas air ditinjau dari distribusi zat hara. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari 2012. Parameter kimia zat hara (fosfor, nitrat, nitrit, silikat) dianalisis berdasarkan metode Strickland & Parson, sednagkan oksigen terlarut dengan metode Winkler dan keasaman (pH) diukur langsung di lapangan dengan menggunakan pHmeter Cyber Scan seri 300. Kondisi lingkungan sekitar perairan (pertanian, pemukiman, tambak, dan industri) belum berpengaruh terhadap kadar zat hara di perairan ini dan masih dalam batas angka yang aman untuk kategori periaran pantai."

"Telah dikembangkan sistem otomasi pengenalan cacat pada pengelasan metal berbasis ciri tektur sehagai pengekslraksi ciri dan jaringan neural buatan sebagai pengklasifikasinya. Sebuah lilin sinar-X hasil proses radiografi dua buah metal yang disambung dengan teknik pcngelasan menjadi input sistem otomatisasi ini. Film Sinar-X didigitalisasi terlcbih dahulu kemudian diproses dengan menggunakan komputer agar didapalkan informasi jenis cacat dalam pengelasan. Fkslraksi ciri teklur I larralick munjadi basis pengolahan citra film sinar-X agar dapal dikelahui karakter yang dimiliki oleh citra radiograli. Jaringan Neural Buatan Back Propagation digunakan sehagai sistem pengklasifikasi jenis cacat. Hasil akurasi pengenalan terbaik untuk citra yang belum diketahui jenis cacatnya mencapai 82.87 % untuk perbandingan data pelalthan dan data pengujian I : 1.

---

An automation system for welding defect recognition in metal weld has been developed. The recognition method base on texture feature as feature extraction and neural network as classifier. The input of automatic systems is an X-ray film developed from radiographic technique. The films were digitalised before processing the defect information using computer. Tor extracting the feature of"X-ray films image was used Harralick texture. Rack Propagation Neural Network is used to classify the output welding defect automatic systems. The best resull is about 82.87% using training testing paradigm 1:1."