Kursus/Jasa | Pengembangan Aplikasi Pengolahan Citra Digital untuk Pengenalan Pola Menggunakan MATLAB App Designer

Silabus Pengembangan Aplikasi Pengolahan Citra Digital untuk Pengenalan Pola Menggunakan MATLAB App Designer

Sesi 1: Pengantar MATLAB dan App Designer

• Pengenalan MATLAB dan fungsinya.
• Memahami interface App Designer.
• Membuat aplikasi dasar dengan App Designer.
• Menggunakan komponen GUI dasar (button, slider, axes).
• Menjalankan aplikasi pertama.

Sesi 2: Pemahaman Dasar Pengolahan Citra Digital

• Konsep dasar citra digital.
• Jenis-jenis citra (grayscale, RGB, binary).
• Membaca dan menampilkan citra di MATLAB.
• Operasi dasar pada citra (resize, rotate, crop).
• Ekstraksi informasi dasar dari citra (histogram, intensity).

Sesi 3: Preprocessing Citra

• Penghilangan noise pada citra.
• Penerapan filter spasial (blur, sharpening).
• Transformasi histogram untuk peningkatan kontras.
• Thresholding dan segmentasi dasar.
• Operasi morfologi dasar (dilasi, erosi).

Sesi 4: Ekstraksi Fitur dari Citra

• Pengenalan fitur citra (tepi, tekstur, bentuk).
• Deteksi tepi menggunakan operator Sobel, Prewitt, dan Canny.
• Ekstraksi fitur bentuk (boundary, centroid).
• Ekstraksi fitur tekstur (GLCM, LBP).
• Menggunakan fitur untuk klasifikasi sederhana.

Sesi 5: Pengenalan Pola Menggunakan KNN

• Pengenalan algoritma KNN.
• Menyiapkan dataset citra untuk training dan testing.
• Implementasi KNN pada MATLAB.
• Evaluasi performa KNN (akurasi, confusion matrix).
• Pengujian aplikasi dengan data baru.

Sesi 6: Pengenalan Pola Menggunakan SVM

• Pengenalan Support Vector Machine (SVM).
• Menyiapkan fitur citra untuk SVM.
• Training dan testing model SVM di MATLAB.
• Evaluasi performa SVM.
• Integrasi SVM dengan aplikasi App Designer.

Sesi 7: Pengenalan Pola Menggunakan CNN

• Pengenalan Convolutional Neural Networks (CNN).
• Struktur dasar CNN (convolution, pooling, fully connected).
• Implementasi CNN sederhana untuk pengenalan pola.
• Transfer learning menggunakan pre-trained network.
• Evaluasi performa CNN pada dataset.

Sesi 8: Integrasi Model Machine Learning dengan GUI

• Menambahkan model machine learning ke aplikasi App Designer.
• Mengintegrasikan input citra ke model.
• Menampilkan hasil klasifikasi di GUI.
• Pembuatan tombol untuk proses klasifikasi.
• Uji coba aplikasi.

Sesi 9: Pengolahan Citra Video Real-Time

• Membaca dan menampilkan video pada MATLAB.
• Pendeteksian objek pada video.
• Tracking objek menggunakan algoritma dasar.
• Integrasi video processing ke App Designer.
• Aplikasi pengenalan pola pada video real-time.

Sesi 10: Pengembangan Modul Pengelolaan Dataset

• Membuat fitur upload dan download dataset.
• Penyimpanan data training dan testing.
• Pengelolaan dataset pada GUI (tambah, hapus, edit).
• Visualisasi dataset pada GUI.
• Pengujian modul pengelolaan dataset.

Sesi 11: Pengembangan Modul Evaluasi Model

• Membuat fitur evaluasi model.
• Menghitung metrik performa (akurasi, precision, recall).
• Menampilkan hasil evaluasi pada GUI.
• Membuat visualisasi confusion matrix.
• Uji coba modul evaluasi model.

Sesi 12: Optimasi Model Machine Learning

• Teknik optimasi hyperparameter pada model.
• Penggunaan Grid Search untuk optimasi parameter.
• Menggunakan k-fold cross validation.
• Menyimpan dan memuat model teroptimasi.
• Evaluasi performa model setelah optimasi.

Sesi 13: Implementasi Algoritma Pengenalan Wajah

• Pengenalan deteksi dan pengenalan wajah.
• Ekstraksi fitur wajah menggunakan HOG.
• Implementasi pengenalan wajah menggunakan KNN/SVM.
• Integrasi deteksi dan pengenalan wajah ke aplikasi.
• Pengujian aplikasi dengan dataset wajah.

Sesi 14: Implementasi Algoritma Pengenalan Tanda Tangan

• Pengenalan pengenalan pola tanda tangan.
• Ekstraksi fitur tanda tangan (vektor, kontur).
• Implementasi model untuk pengenalan tanda tangan.
• Integrasi fitur pengenalan tanda tangan pada GUI.
• Uji coba aplikasi pengenalan tanda tangan.

Sesi 15: Implementasi Algoritma OCR (Optical Character Recognition)

• Pengenalan OCR dan cara kerjanya.
• Ekstraksi karakter dari citra menggunakan segmentation.
• Implementasi OCR sederhana menggunakan template matching.
• Mengintegrasikan OCR ke aplikasi App Designer.
• Pengujian OCR pada citra dan video.

Sesi 16: Menggunakan Toolbox Deep Learning MATLAB

• Pengenalan Deep Learning Toolbox.
• Membuat dan melatih model deep learning di MATLAB.
• Implementasi transfer learning untuk klasifikasi citra.
• Menyimpan dan memuat model deep learning.
• Integrasi model deep learning ke aplikasi.

Sesi 17: Pengembangan Modul Data Augmentation

• Pengenalan data augmentation dan manfaatnya.
• Teknik data augmentation (flip, rotate, zoom).
• Implementasi data augmentation pada dataset.
• Integrasi data augmentation ke dalam aplikasi.
• Evaluasi performa model setelah augmentation.

Sesi 18: Pengembangan Modul Pembelajaran Aktif (Active Learning)

• Pengenalan konsep active learning.
• Implementasi active learning pada dataset citra.
• Mengembangkan fitur untuk pemilihan sampel otomatis.
• Integrasi active learning ke dalam aplikasi.
• Evaluasi kinerja model dengan active learning.

Sesi 19: Pengembangan Modul Pengenalan Multikategori

• Pengenalan pengenalan pola multikategori.
• Menyiapkan dataset multikategori.
• Implementasi model multikategori menggunakan KNN/SVM/CNN.
• Integrasi model multikategori ke dalam aplikasi.
• Evaluasi dan uji coba aplikasi multikategori.

Sesi 20: Pengembangan Modul Pengelolaan Model

• Membuat fitur untuk menyimpan dan memuat model.
• Penyimpanan parameter model dan metadata.
• Pengelolaan versi model (versioning).
• Integrasi modul pengelolaan model ke dalam GUI.
• Uji coba pengelolaan model.

Sesi 21: Pengembangan Modul Reporting

• Membuat fitur reporting hasil pengujian model.
• Menyimpan hasil uji dalam format PDF/Excel.
• Menampilkan hasil pengujian pada GUI.
• Membuat template laporan otomatis.
• Uji coba fitur reporting.

Sesi 22: Pengembangan Fitur Notifikasi dan Pemberitahuan

• Menambahkan fitur notifikasi pada aplikasi.
• Mengintegrasikan pesan kesalahan (error) ke GUI.
• Membuat pop-up notifikasi untuk hasil pengujian.
• Menyimpan log aktivitas pengguna.
• Uji coba fitur notifikasi dan pemberitahuan.

Sesi 23: Integrasi Cloud untuk Penyimpanan Data

• Pengenalan penyimpanan cloud dengan MATLAB.
• Menggunakan MATLAB Drive untuk penyimpanan data.
• Integrasi penyimpanan dan pemanggilan data dari cloud.
• Membuat fitur backup dan restore data.
• Uji coba aplikasi dengan penyimpanan cloud.

Sesi 24: Pengembangan Aplikasi untuk Mobile

• Pengenalan MATLAB Mobile dan App Designer.
• Penyesuaian GUI untuk aplikasi mobile.
• Implementasi fitur pengolahan citra pada perangkat mobile.
• Uji coba aplikasi pada perangkat mobile.
• Deployment aplikasi ke mobile device.

Sesi 25: Pengembangan Aplikasi untuk Web

• Pengenalan MATLAB Web App Server.
• Membuat aplikasi pengolahan citra berbasis web.
• Deployment aplikasi ke MATLAB Web App Server.
• Penyesuaian GUI untuk tampilan web.
• Pengujian aplikasi pengolahan citra berbasis web.

Sesi 26: Testing dan Debugging Aplikasi

• Teknik debugging pada MATLAB App Designer.
• Penggunaan breakpoints dan watch variables.
• Pengujian semua fitur aplikasi.
• Menangani error dan bug pada aplikasi.
• Finalisasi testing.

Sesi 27: Optimasi Performa Aplikasi

• Mengurangi waktu eksekusi aplikasi.
• Optimasi kode MATLAB untuk performa lebih cepat.
• Mengurangi penggunaan memori aplikasi.
• Menambahkan fitur caching.
• Uji coba performa aplikasi setelah optimasi.

Sesi 28: Pengembangan Fitur Kustomisasi Pengguna

• Menambahkan fitur kustomisasi pengguna (tema, bahasa).
• Menggunakan preference panel di App Designer.
• Menyimpan preferensi pengguna.
• Membuat GUI dinamis berdasarkan preferensi.
• Uji coba fitur kustomisasi pengguna.

Sesi 29: Deployment Aplikasi Desktop

• Pengenalan MATLAB Compiler.
• Membuat installer aplikasi pengolahan citra.
• Mengatur lisensi dan hak akses pengguna.
• Menyediakan dokumentasi penggunaan aplikasi.
• Uji coba installer dan deployment.

Sesi 30: Presentasi dan Review Proyek

• Presentasi hasil akhir aplikasi.
• Review semua fitur yang telah dibuat.
• Diskusi mengenai kendala yang dihadapi.
• Evaluasi akhir performa aplikasi.
• Penutup dan rencana pengembangan lanjutan.