Judul: Identifikasi Penyakit Daun Akasia (Acacia crassicarpa) Berbasis Citra Digital dengan Deep Learning.
Abstrak: Acacia crassicarpa merupakan tanaman yang bermanfaat sebagai bahan dasar pulp. Salah satu perusahaan kertas dan pulp di Indonesia adalah PT Arara Abadi (PT AA). Saat ini, PT AA menghadapi ancaman serangan hama dan penyakit pada tanaman Acacia crassicarpa yang menyebabkan produktifitas tanaman menurun dan menyebabkan kematian pada tanaman. Saat ini PT AA melakukan pengendalian hama dan penyakit secara manual dengan luas perkebunan 296 262 hektar sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi penyakit secara otomatis pada daun Acacia crassicarpa berbasis citra digital sehingga dapat membantu PT AA dalam mengendalikan hama dan penyakit. Teknik ekstraksi ciri dan klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah convolutional neural network (CNN). Jumlah data yang digunakan sebanyak 1448 data citra dengan pembagian kelas sehat, keriting daun, bercak daun, dan bercak bergaris. Evaluasi model CNN dilakukan berdasarkan pemilihan parameter learning rate dan ukuran kernel. Akurasi rataan identifikasi penyakit sebesar 21.07% dengan akurasi terbaik sebesar 41.09%.
Keyword: Acacia crassicarpa, convolutional neural network, deep learning, identifikasi penyakit daun

Judul: Identifikasi Jenis Aglaonema Menggunakan Probabilistic Neural Network
Abstrak: Aglaonema is an ornamental plant that is quite popular in Indonesia. It is estimated that there are nearly 8000 species Aglaonema in the world both native and hybrid. The many types of Aglaonema in the world causes difficult in identifying some types of Aglaonema. This research attempts to identify the type of Aglaonema based on the image using Probabilistic Neural Network (PNN). The data used in this study have 900 images of leaves, which consists of 30 types of Aglaonema. Each image of Aglaonema that will be identified by the system will first be subjected to two stages, texture feature extraction and colour feature extraction. The texture feature extraction used Local Binary Pattern Variance (LBPV) and Co-occurrence Matrix while the colour feature extraction used Histogram-162 (HSV-162). We perform two type of experiment, one where we uses each feature seperately and another where the two features are combine. For classifier we used Probabilistic Neural Network (PNN). The results indicates that the combination of Co-occurrence Matrix with HSV-162 yield a better accuracy compact two when the feature are used seperately. On the other hand, the combination of Local Binnary Pattern Variance (LBPV) and HSV-162 does not yield an increase in accuracy, however the accuracy on this case is better than the accuracy of the combination between Co-occurrence Matrix and HSV-162. The highest accuracy is obtained in the case of the Local Binnary Pattern Variance (LBPV) and HSV-162 with the value of 55.56%
Keyword: 

Judul: Perilaku ibu rumah tangga dalam membeli dan menggunakan garam beriodium : studi di Desa Selokromo dan Kalimendong, Kecamatan Leksono, Kabupaten Wonogiri, Propinsi Jawa Tengah
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari latar belakang ibu rumah tangga; mempelajari faktor psikologis ibu rumah tangga terhadap garam beriodium; mempelajari hubungan antara latar belakang ibu rumah tangga dengan faktor psikologis terhadap garam beriodium; mempelajari hubungan antara faktor psikologis dengan keputusan untuk membeli dan menggunakan garam beriodium; mempelajari faktor eksternal yang menunjang keputusan ibu rumah tangga untuk membeli dan menggunakan garam beriodium. Penelitian dilaksanakan di Desa Kalimendong dan Selokromo, Kecamatan Leksono, Kabupaten Wonosobo, Propinsi Jawa Tengah, dari Bulan September sampai Nopember 1995. Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan sekunder. Data primer terdiri dari data latar belakang ibu rumah tangga, data motivasi, persepsi, sikap, dan keputusan ibu rumah tangga dalam membeli dan menggunakan garam beriodium; data sumber informasi GAKI dan garam berlodium; data harga garam beriodium ditingkat konsumen (rumah tangga) dan keterjangkauan harga garam beriodium; data ketersediaan garam beriodium di tingkat desa; data jenis, merek dagang, dan harga garam beriodium yang dijual oleh pengecer garam di tingkat desa, tempat pembelian garam beriodium; wawancara dengan menggunakan pedoman pertanyaan kepada seorang produsen garam di daerah Juwana. Data sekunder yang dikumpulkan berupa data keadaan umum daerah penelitian; data analisis kandungan iodium garam yang dipasarkan di daerah penelitian; data pengada- an dan penyaluran garam di Kabupaten Wonosobo.
Keyword: garam beriodium