Judul: Pengenalan karakter tulisan tangan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik resilient
Abstrak: Teknologi komputer telah banyak diterapkan untuk membantu menyelesaikan berbagai masalah. Salah satu permasalahan tersebut adalah pengenalan karakter tulisan tangan, yang telah lama diidentifikasi sebagai salah satu permasalahan yang sulit. Untuk memecahkan masalah tersebut dirancang suatu perangkat lunak yang menerapkan sistem yang menyerupai sistem kerja otak manusia yang dikenal dengan jaringan syaraf tiruan (JST). Dalam penelitian ini dibangun suatu sistem yang dapat melakukan pengenalan citra-citra karakter tulisan tangan menggunakan JST resilient backpropagation (RPROP). Data yang diambil berupa karakter numeral (0,1,2,…,9) dari 13 orang dengan menggunakan media kertas. Dari 13 orang tersebut 10 orang menuliskan karakter sebanyak 2 kali, di mana penulisan pertama digunakan untuk data pelatihan dan penulisan kedua digunakan untuk data pengujian. Tiga orang sisanya hanya menuliskan karakter sebanyak 1 kali, karakter tulisan tangan dari 2 orang digunakan untuk menambah data pelatihan sedangkan karakter tulisan tangan dari 1 orang lainnya digunakan untuk menambah data pengujian. Karakter-karakter tulisan tangan tersebut kemudian diubah menjadi citra digital dengan menggunakan scanner dan setiap karakter disimpan sebagai satu file citra, sehingga didapat 230 buah file citra. Dari data tersebut 120 citra digunakan sebagai data pelatihan dan 110 citra lainnya digunakan sebagai data pengujian. Sistem dibangun dengan graphical user interface (GUI) sehingga sistem mudah digunakan dan user-friendly. Dari hasil percobaan didapatkan parameter-parameter optimal yaitu JST dengan 80 neuron hidden, toleransi galat 10-5, Faktor Naik sebesar 1.2 dan Faktor Turun sebesar 0.7. Dengan penggunaan parameter-parameter tersebut sistem dapat mengenali karakter tulisan tangan dengan tingkat generalisasi tertinggi sebesar 93.64%. Kata kunci : pengenalan karakter tulisan tangan, jaringan syaraf tiruan, propagasi balik resilient
Keyword: 

Judul: Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengenalan Tanda Tangan
Abstrak: Penelitian ini mengformulasikan masalah pengenalan tanda tangan menggunakan jaringan syaraf Tiruan (JST) melalui tiga representasi pola input JST, yaitu representasi biner, bipolar dan kontinu. Teknik JST yang digunakan adalah propagasi balik yang memiliki arsitektur multi layer neural network dengan satu lapisan tersembunyi. Data tanda tangan diperoleh dari 10 orang berbeda yang berupa data tanda tangan kasar (raw signature image) tanpa ekstraksi ciri tanda tangan. Selain itu juga digunakan metode pembelajaran lain yang ada di dalam Matlab, yaitu metode pembelajaran radial basis function.sebagai pembandingan. Dalam hal ini, JST yang digunakan adalail Probabilistic Neural Networks (PNN).
Keyword: 

Judul: Insecticidal Activity of Essential Oils Leaves of Cinnamomum spp. (Lauraceae) against Crocidolomia pavonana and Their Phytotoxicity on Broccoli Seedlings
Abstrak: Essential oils from leaves of 13 species of Cinnamomum were tested for their insecticidal activity on the cabbage head caterpillar Crocidolomia pavonana with leaf immerse method. The results showed that the treatment with 1% (w/v) essential oils leaves of C. celebicum, C. multiflorum, C. sintoc, and C. verum caused 21.45, 93.65, 60.30, and 76.10% mortality, respectively. Based on the results of phytotoxicity and insecticidal activity tests, C. multiflorum oil was further tested at 6 concentration levels. In all treatments, larval mortality has occurred at 24 hours after treatment (HAT) and increased at 48 HAT. LC50 of C. multiflorum oil at 24 and 48 HAT was 0.504 and 0.396%, respectively. The treatment with C. multiflorum oil at ≤0.31% did not inhibit the development of C. pavonana larvae. Determination of the chemical constituents of Cinnamomum oils were carried out by gas chromatography-mass spectrometry (GCMS). Totally, 345 compounds were identified. Methyleugenol constituted the main component (49.4%) of leaf essential oil of C. multiflorum and was assumed to be responsible for the insecticidal activity of the oil against C. pavonana larvae. LC50 of pure methyleugenol obtained at 0.365% (48 HAT) and 0.363% (72 HAT). The results showed that C. multiflorum was more effective with LC50 value equivalent to methyleugenol content of 0.32% (24 HAT) and 0.24% (48 HAT).
Keyword: