Berikut adalah silabus “Pengembangan Algoritma Pengolahan Citra Digital untuk Deteksi dan Klasifikasi Objek Berdasarkan Jaringan Saraf Tiruan” menggunakan MATLAB:
Bagian 1: Pengantar Pengolahan Citra Digital (Sesi 1-10)
- Sesi 1: Pendahuluan ke Pengolahan Citra Digital
- Definisi pengolahan citra
- Aplikasi dalam berbagai bidang
- Sesi 2: Pengenalan MATLAB untuk Pengolahan Citra
- Dasar antarmuka MATLAB
- Fitur-fitur untuk pengolahan citra
- Sesi 3: Representasi Citra Digital
- Format citra (RGB, grayscale, binary)
- Resolusi dan dimensi citra
- Sesi 4: Operasi Dasar pada Citra
- Pembalikan warna, pemotongan, dan rotasi
- Penskalaan dan transformasi geometris
- Sesi 5: Pengolahan Histogram
- Histogram citra grayscale dan RGB
- Peningkatan kontras menggunakan histogram equalization
- Sesi 6: Pengolahan Ruang Warna
- Konversi antar ruang warna (RGB, HSV, YCbCr)
- Penerapan konversi warna pada citra
- Sesi 7: Penajaman Citra dan Deteksi Tepi
- Pengenalan algoritma deteksi tepi (Sobel, Prewitt, Canny)
- Implementasi penajaman dan deteksi tepi di MATLAB
- Sesi 8: Segmentasi Citra
- Teknik segmentasi dasar (thresholding, region-based)
- Implementasi segmentasi dengan MATLAB
- Sesi 9: Penghapusan Noise
- Jenis noise pada citra digital
- Metode penghapusan noise (median filter, Gaussian filter)
- Sesi 10: Penanganan Citra Berbasis Frekuensi
- Transformasi Fourier dan aplikasi dalam pengolahan citra
- Penerapan transformasi untuk penanganan noise
Bagian 2: Dasar-dasar Jaringan Saraf Tiruan (Sesi 11-20)
- Sesi 11: Pengenalan Jaringan Saraf Tiruan (JST)
- Konsep dasar JST dan sejarahnya
- Arsitektur dan komponen JST
- Sesi 12: Arsitektur JST untuk Pengolahan Citra
- Struktur lapisan dan neuron dalam JST
- JST feedforward dan fungsi aktivasi
- Sesi 13: Algoritma Pembelajaran JST
- Pembelajaran berbasis backpropagation
- Konsep error dan gradient descent
- Sesi 14: Pelatihan JST pada Citra
- Dataset citra untuk pelatihan JST
- Langkah-langkah pelatihan di MATLAB
- Sesi 15: Pengaturan Parameter JST
- Optimasi jumlah neuron dan layer
- Pengaruh learning rate dan epoch
- Sesi 16: Evaluasi JST
- Teknik evaluasi kinerja (akurasi, presisi, recall)
- Analisis confusion matrix
- Sesi 17: Pengenalan Deep Learning
- Perbedaan JST konvensional dan deep learning
- Aplikasi CNN dalam pengolahan citra
- Sesi 18: Convolutional Neural Networks (CNN)
- Arsitektur dasar CNN (convolutional layer, pooling layer)
- Aplikasi CNN dalam deteksi objek
- Sesi 19: Pelatihan Model CNN di MATLAB
- Dataset khusus untuk CNN (CIFAR-10, ImageNet)
- Implementasi model dasar CNN di MATLAB
- Sesi 20: Transfer Learning dengan CNN
- Konsep transfer learning untuk peningkatan akurasi
- Penggunaan model pre-trained di MATLAB (VGG, ResNet)
Bagian 3: Pengembangan Algoritma Deteksi dan Klasifikasi Objek (Sesi 21-30)
- Sesi 21: Persiapan Dataset untuk Deteksi dan Klasifikasi
- Teknik anotasi data dan labeling
- Penyusunan dataset untuk pengolahan citra
- Sesi 22: Teknik Praproses Data
- Normalisasi, augmentasi, dan pengurangan dimensi
- Pengaruh praproses terhadap hasil deteksi
- Sesi 23: Algoritma Deteksi Objek (YOLO, SSD)
- Konsep algoritma YOLO dan SSD
- Penerapan dasar deteksi objek di MATLAB
- Sesi 24: Implementasi YOLO pada Dataset Kustom
- Penerapan YOLO untuk deteksi objek spesifik
- Menggunakan MATLAB dengan YOLO model
- Sesi 25: Pengembangan Algoritma Klasifikasi Objek
- Struktur klasifikasi berbasis CNN
- Menyusun pipeline klasifikasi di MATLAB
- Sesi 26: Pelatihan dan Validasi Algoritma Klasifikasi
- Pemisahan data latih dan uji
- Implementasi validasi kinerja model
- Sesi 27: Teknik Fine-tuning pada Model Deteksi dan Klasifikasi
- Konsep fine-tuning untuk model yang sudah ada
- Penerapan fine-tuning pada dataset khusus
- Sesi 28: Optimasi Model untuk Efisiensi Deteksi
- Mengurangi ukuran model tanpa kehilangan akurasi
- Implementasi pruning dan quantization
- Sesi 29: Penerapan Object Tracking
- Algoritma dasar untuk pelacakan objek
- Implementasi di MATLAB dengan metode dasar tracking
- Sesi 30: Evaluasi dan Analisis Kinerja Model Deteksi dan Klasifikasi
- Metode evaluasi end-to-end
- Analisis hasil deteksi dan klasifikasi
Bagian 4: Proyek Akhir dan Implementasi Lanjutan (Sesi 31-40)
- Sesi 31: Menyusun Proyek Deteksi dan Klasifikasi Objek
- Penentuan skenario proyek akhir
- Persiapan data dan arsitektur jaringan
- Sesi 32: Praproses Data untuk Proyek Akhir
- Penerapan augmentasi dan balancing dataset
- Validasi kualitas data yang digunakan
- Sesi 33: Pelatihan Model Proyek Akhir
- Langkah-langkah pelatihan khusus proyek
- Implementasi di MATLAB dan pengujian awal
- Sesi 34: Evaluasi Model dengan Dataset Tambahan
- Pengujian model pada data baru
- Analisis kesalahan dan optimasi lebih lanjut
- Sesi 35: Visualisasi Hasil Deteksi dan Klasifikasi
- Membuat visualisasi prediksi objek pada citra
- Implementasi bounding box dan label objek
- Sesi 36: Integrasi Model ke Sistem Real-Time
- Langkah integrasi model pada kamera atau video stream
- Implementasi real-time object detection
- Sesi 37: Evaluasi Kinerja Real-Time
- Pengujian model dalam lingkungan real-time
- Optimasi waktu respon dan akurasi
- Sesi 38: Penyusunan Laporan dan Dokumentasi Proyek
- Penyusunan laporan hasil proyek
- Dokumentasi kode dan arsitektur
- Sesi 39: Presentasi Hasil dan Diskusi
- Penyusunan presentasi proyek akhir
- Diskusi mengenai hasil, tantangan, dan solusi
- Sesi 40: Kesimpulan dan Saran Pengembangan Lanjutan
- Penulisan kesimpulan dan ringkasan hasil proyek
- Rekomendasi pengembangan untuk penelitian masa depan
Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam mengenai teknik deteksi dan klasifikasi objek dengan jaringan saraf tiruan menggunakan MATLAB, disertai implementasi praktis dan proyek akhir.
