Judul: Estimation of Lignin Content in Rice Bran Mixed with Husks Using PNN Based on Color Imagery
Abstrak: Dedak padi yang mengalami penurunan kualitas dipengaruhi oleh pemalsuan dedak padi dengan mencampurkan bahan lain yang kualitasnya lebih rendah, salah satu bahan yang dicampukan kedalam dedak padi adalah sekam. Dedak padi yang bercampur sekam memiliki kandungan serat kasar dan lignin yang bersifat anti nutrisi. Kandungan lignin dapat diketahui dengan pengujian reaksi pewarnaan menggunakan larutan phloroglucinol. Maka dari hal tersebut penelitian ini dilakukan untuk mengestimasi kandungan lignin pada citra dedak padi bercampur sekam dari hasil uji reaksi pewarnaan dengan memanfaatkan fitur warna RGB dan HSV menggunakan klasifikasi Probabilistic Neural Network (PNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 132 dataset yang dibagi menjadi 88 data latih dan 44 data uji. Dari penelitian ini didapat hasil akurasi tertinggi sebesar 79.54%., Rice bran that has decreased in quality is influenced by the adulteration of rice bran by mixing other ingredients of lower quality, one of the ingredients that is thrown into rice bran is husk. Rice bran mixed with husks contains crude fiber and lignin which are anti-nutrients. The lignin content can be determined by testing the staining reaction using phloroglucinol solution. Therefore, this study was conducted to estimate the lignin content in the image of rice bran mixed with husks from the results of the coloring reaction test by utilizing RGB and HSV color features using the Probabilistic Neural Network (PNN) classification. The data used in this study were 132 datasets divided into 88 training data and 44 test data. From this study, the highest accuracy result of 79.54%.
Keyword: HSV, klasifikasi, lignin, probabilistic neural network, RGB

Judul: Using KNN for Lignin Estimation in Rice Bran Based on Color Image with PCA Preprocessing data
Abstrak: Dedak padi pada umumnya digunakan sebagai bahan pakan tapi mengalami penurunan kualitas ketika dicampurkan dengan bahan lain seperti sekam untuk mendapatkan keuntungan lebih besar dengan memanfaatkan ketersediaan dedak sehingga kualitas dedak padi mengalami penurunan. Pemalsuan dapat diketahui melalui estimasi kandungan lignin dari proses reaksi pewarnaan. Penelitian ini dilakukan untuk mengestimasi kandungan lignin dari citra pewarnaan dedak padi berwarna model RGB dengan menggunakan metode ekstraksi fitur berbasis Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbour (KNN) sebagai teknik klasifikasinya. Penelitian ini menghasilkan akurasi terbaik sebesar 77.27 % pada komponen warna merah., Rice bran is generally used as a feed ingredient but decreases in quality when mixed with other ingredients such as husks. to get greater profits by utilizing the availability of bran so that the quality of rice bran has decreased. Forgery can be determined by estimating the lignin content of the staining reaction process. This study was conducted to estimate the lignin content of the RGB model of rice bran coloring images using feature extraction methods based on Principal Component Analysis (PCA) and K-Nearest Neighbor (KNN) as classification techniques. This study resulted in the best accuracy of 77.27% on the red component.
Keyword: K-Nearest Neighbor, Principal Component Analysis, RGB, rice bran

Judul: Formulasi Hamiltonian untuk Menggambarkan Gerak Gelombang Soliter Dimensi Tiga di Permukaan Laut
Abstrak: Gelombang permukaan adalah gelombang yang terjadi perbedaan rapat massa antara air dan udara. Salah satu gelombang permukaan yang ditinjau adalah gelombang soliter. Formulasi gelombang soliter dilakukan dengan menggunakan formulasi Hamiltonian.
Keyword: