Judul: Pengembangan Model Probabilistic Neural Networks untuk Penentuan Kematangan Belimbing Manis
Abstrak: The objectives of this research were to develop PNN model in determining starfruit ripeness. Experiments done by involving 354 image data of starfruits that classified into 5 classes. Feature extraction from those hundreds images was yield an image representation among others: amount of red pixels (R), amount of green pixels (G), substraction between R and G (R-G), and average value of Hue. Those features then became PNN inputs. After enjoining the last two classes, the best result could reach accuracy untill 90.86%.
Keyword: 

Judul: Design of Averrhoa carambola L. Fruit Maturity Detection using Convolutional Neural Network and Integrated with Raspberry Pi
Abstrak: Belimbing merupakan hasil pertanian yang memiliki tingkat produksi yang tinggi, budidaya yang mudah, dan waktu kematangan yang relatif singkat. Petani umumnya mengklasifikasi tingkat kematangan buah biasanya masih dilakukan secara manual. Penelitian ini telah dibuat alat yang dapat menentukan tingkat kematangan buah belimbing secara presisi dan realtime. Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk metode penentuan tingkat kematangan buah berdasarkan citra yang didapatkan. Tiap citra dilatih menggunakan tensorflow dengan model CNN yang berbeda, yaitu mobilenetV1, mobilenetV2, dan inceptionV3 dan diimplementasikan pada Raspberry Pi. Hasil pengujian alat menunjukkan model CNN mobilenetV1 memiliki akurasi sebesar 73.07% dengan kecepatan inferensi objek dalam waktu ±1150 milisekon. inceptionV3 sebesar 76.92% dengan kecepatan ±7000 milisekon, dan mobilenetV2 sebesar 61.54% dengan kecepatan ±900 milisekon., Starfruit is an agricultural product that has a high production rate, easy cultivation, and a relatively short maturity time. Farmers generally classify the level of fruit maturity manually. This research were produced a device that can determine the level of star fruit ripeness with precision and realtime. Convolutional Neural Network (CNN) is method that were used of determining the level of fruit maturity based on the image obtained. Each image was trained using tensorflow with a different CNN model, that is mobilenetV1, mobilenetV2, and inceptionV3 and implemented on the Raspberry Pi. The test results show that the CNN mobilenetV1 model has accuracy at 73.07% with the object inference velocity in ± 1150 milliseconds. InceptionV3 at 76.92% with inference in ±900 milliseconds , and mobilenetV2 at 61.54% with inference in ±7000 milliseconds.
Keyword: Raspberry Pi, Convolutional Neural Network, Belimbing

Judul: Katalis Zink Ferit Tersubstitusi Cu untuk Oksidasi Benzil Alkohol
Abstrak: Katalis berperan dalam menurunkan energi aktivasi. Katalis ZnFe2O4 dan ZnFe2O4 tersubstitusi Cu disintesis menggunakan metode kopresipitasi untuk digunakan dalam oksidasi benzil alkohol. Katalis dicirikan dengan spektrofotometer inframerah (FTIR) dan difraktometer sinar-X. Spektrum FTIR menunjukkan puncak serapan dari ikatan Zn-O dan Fe-O masing-masing pada rentang 559‒575 cm-1 dan 419‒447 cm-1. Difraktogram menunjukkan terbentuknya fase tunggal Zn0.6Cu0.4Fe2O4 pada katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20%. Benzil alkohol dioksidasi dengan sistem refluks. Konversi benzil alkohol meningkat dengan meningkatnya suhu. Kadar benzaldehida yang dihasilkan dengan katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20% lebih tinggi dibandingkan dengan katalis ZnFe2O4 yang tidak tersubstitusi dan yang tersubstitusi Cu 60 dan 80%. Hal tersebut menunjukkan bahwa katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20% memiliki kinerja yang lebih baik dalam oksidasi benzil alkohol menjadi benzaldehida dengan kadar benzaldehida 8.763%.
Keyword: Benzil alkohol, katalis, oksidasi, ZnFe2O4