Judul: Pengembangan Model Pengenalan Wajah pada Ruang Eigen dengan Jarak Euclid dengan 2DPCA
Abstrak: Face recognition is an issue that is based on object recognition. Objects identified with specific and measurable characteristics. In the process of face recognition methods quite a lot that can be used, one using the Euclidean distance function method. Euclid's method is the method by comparing the image of testing with the minimum distance to the image database training. Feature extraction techniques used in face recognition to find important features of the training image database that will be a reference. One is a technique introduced by Yang and Zhang in 2004 was 2DPCA (2 Dimensional Principal Component Analysis). Our experiments with used 2DPCA for feature extraction techniques at face recognition. The results achieved that the performance of the model with a percentage correct of 98.75%
Keyword: 

Judul: Development of Face Recognition Model using Bi-2DPCA and Support Vector Machine
Abstrak: The human face is always used in the application of access control systems, identity authentication systems, surveillance systems and security systems. Some researh on face recognition has been proposed with a variety of methods, such as Eigen Faces, Fisher’s Linear Discriminant, Bayesian Networks, Neural Networks,Hidden Markov Model, and so on. But all the above mentioned methods have limitations, such as dealing with the size of the image and lighting and learning time are too long. In a study to obtain an alternative method for face recognition, Le TH and Bui L (2011) conducted research model of face recognition with Two- DimensionalPrincipal Component Analysis (2DPCA) and Support Vector Machine (SVM) using AT&T face image data. The results of these studies that the accuracy of face recognition use 2DPCA and SVM was 97.3% and PCA-SVM was 95.2%. Then in 2010, Bi-2DPCA uses as alternative method of face recognition performed by Yang J et al. (2010). In a study comparing methods of Bi-2DPCA, 2DPCA and PCA. The conclusion that the use of Bi-2DPCA generating and computational accuracy was better than 2DPCA and PCA Based on research conducted by Le TH and Bui L (2011) and Yang J et al. (2010), conducted research for the development of models of face recognition using dimension reduction technique Bi-2DPCA and Support Vector Machine (SVM) as pattern recognition. 1DPCA and 2DPCA dimension reduction technique are used as comparison measure dimensions and computing time than using Bi-2DPCA technique. To help SVM in recognizing human faces, SVM use linear, polynomial and radial basis function (RBF) kernel function. When using RBF kernel, used for the RBF kernel, the parameter for sigma is 2-15 up to 23 and the value of C starting from 2-5 up to 214 which have been used in a study conducted by Le TH and Bui L (2011). Facial image data used are taken from the ORL Face Database AT&T Laboratory, which contain 40 faces, each face with 10 images, and total of image 400 pieces. Validation is done by Leave-One-Out (LOO) cross validation, so that for each pair of extraction and classifier method is 10 trials. One against all method used to help SVM in classifying the ORL face data consists of 40 classes, to reduce the computational time. From the results of tests on 36 models of face recognition , Bi-2DPCA85% with the help of a linear kernel generates the highest level of face recognition accuracy of 94.25 %, and the lowest accuracy rate of 24.50 % was obtained with 1DPCA-kernel polynomial ordo 3 . While the lowest computational time of 15.34 seconds when component is used by 85 % computation time and a maximum of 252.68 seconds when component is 95 %. There are several things that could be concluded that: pattern accuracy on each kernel feature extraction are the same. This means that there is no relationship between the feature extraction used by the kernel to the SVM. The second is, in this study SVM cannot classify large dimension data. From the results of tests on 36 models of face recognition, Bi2DPCA85% with the help
Keyword: Face Recognition, Principle Component Analysis, Kernel, Support Vector Machine, Leave-one Out Cross Validation

Judul: Toleransi Saccharomyces Cerevisiae Terekayasa Terhadap Stres Hiperosmosis Pada Media Berkonsentrasi Gula Tinggi Untuk Produksi Bioetanol
Abstrak: Bioetanol merupakan salah satu energi alternatif terbarukan yang dapat dibuat dari berbagai bahan yang banyak tersedia di alam, salah satunya adalah molase. Dalam pembuatan bioetanol dibutuhkan khamir yang berperan dalam mengubah monosakarida di dalam media menjadi etanol dan karbon dioksida pada kondisi yang sesuai. Salah satu khamir yang banyak digunakan adalah Saccharomyces cerevisiae yang juga dapat mengubah disakarida karena khamir ini dapat menghasilkan invertase. Penggunaan Saccharomyces cerevisiae dalam pembuatan bioetanol dengan bahan baku molase adalah tepat karena molase mengandung total gula sebesar 62% yang terdiri dari 32% sukrosa, 14% glukosa, dan 16% fruktosa. Tingginya konsentrasi gula yang terkandung pada molase dapat menyebabkan sel khamir mengalami stres hiperosmosis yang secara tidak langsung juga dapat menyebabkan sel mengalami stres oksidatif. Oleh karena itu pada pembuatan bioetanol, molase yang digunakan selalu diencerkan terlebih dahulu. Proses pengenceran tersebut dapat menambah biaya produksi, waktu, dan tenaga, selain itu juga hanya dapat menghasilkan etanol sebesar 6-12%. Oleh karena itu penggunaan khamir yang dapat tumbuh/toleran pada konsentrasi gula tinggi menjadi sebuah solusi yang menjanjikan pada pembuatan bioetanol agar molase yang digunakan tidak banyak diencerkan dan menghasilkan etanol dengan konsentrasi yang tinggi. Sejumlah strain khamir yang toleran terhadap berbagai stres lingkungan telah dibuat dengan teknik rekayasa genetika oleh Sasano et al. (2012a), Iinoya et al. (2009), Sasano et al. (2010), dan Sasano et al. (2012b) yaitu strain Pro1(I150T), Mpr1(K63R), Pro1(I150T)/Mpr1(K63R), dan MSN2-OP yang digunakan dalam pembuatan sake, roti manis, ragi roti, dan etanol. Hanya saja keempat strain khamir terekayasa tersebut belum diuji tingkat toleransinya terhadap substrat berkonsentrasi gula tinggi dalam pembuatan bioetanol. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji toleransi khamir terekayasa tersebut terhadap stres hiperosmosis dalam pembuatan bioetanol pada media gula berkonsentrasi tinggi. Selain itu, untuk mengetahui kinerja proses fermentasi juga dilakukan penghitungan parameter kinetika dari masing-masing strain. Penelitian diawali dengan melakukan uji toleransi strain khamir pada media yang mengandung 50% hingga 70% sukrosa dan media yang mengandung 11% hingga 14% etanol. Hasil uji tersebut menunjukkan bahwa seluruh strain khamir terekayasa [Pro1(I150T), Mpr1(K63R), dan Pro1(I150T)/Mpr1(K63R)] toleran dan dapat tumbuh pada media berkonsentrasi sukrosa hingga 70% dan etanol hingga 13%, kecuali strain MSN2-OP yang mengalami penghambatan pertumbuhan dan lebih sensitif terhadap konsentrasi sukrosa 70% dan etanol 11%. Selanjutnya ketiga strain terekayasa yang toleran tersebut diuji kembali dengan uji fermentasi pada media yang mengandung sukrosa 30% dan dilihat karakter/kinerjanya dalam melakukan fermentasi alkohol. Hasil uji fermentasi menunjukkan bahwa pola kurva pertumbuhan ketiga strain terekayasa pilihan [Pro1(I150T), Mpr1(K63R), Pro1(I150T)/Mpr1(K63R)] tidak berbeda signifikan, begitu juga parameter kinetikanya. Namun untuk nilai rendemen etanol per gram biomassa (Yp/x), strain Mpr1(K63R) memberikan nilai yang paling besar diantara strain lainnya yaitu sebesar 4,84±0,07 g etanol/g biomassa. Ketiga strain terekayasa dapat digunakan dalam memperbaiki produktivitas etanol di industri dengan nilai etanol yang dihasilkan sebesar 139,55±5,59 g/L untuk strain Pro1(I150T), 147,75±3,61 g/L untuk strain Mpr1(K63R), dan 146,00±3,32 g/L untuk strain Pro1(I150T)/Mpr1(K63R). Perolehan ini lebih besar dari perolehan etanol pada proses konvensional di industri (6 - 12% v/v atau setara dengan 47,34 – 94,68 g/L).
Keyword: bioetanol, saccharomyces cerevisiae, stres hiperosmosis