Judul: Pengembangan Sistem Pakar Pemilihan Varietas Tomat (Solanum lycopersicum L.) dengan Logika Fuzzy dan Faktor Pembobotan
Abstrak: The increasing number of tomato varieties with their unique features, has introduced higher subjectivity and complexity for selection of tomato varieties. This study developed Expert System Selection of Tomato Varieties (SIPMAT) to assist dissemination of knowledge related to the selection of tomato varieties. This system was also developed to help farmers to determine varieties that match with some parameters or user preferences. This expert system used 135 tomato varieties. Inference engine developed on the expert system using Tahani fuzzy logic rules combined with Simple Additive Weighting (SAW) as weighting rules. There are 9 parameters used for selection in the system including planting goals, altitude, resistance to diseases, fruit size, fruit shape, fruit hardness, yield potential, maturation and fruit color with weighting factor of each parameter according to experts and farmer preferences. The prototype was developed on web using PHP programming language and MySql for data base management system. The system was tested and it showed the accuracy of 86.2%.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), tomato varieties, simple additive weighting, fuzzy, expert system

Judul: Identification on Tomato Ripeness using Principal Component Alaysis and K-Nearest Neighbor Based on Color Image
Abstrak: Tomat (Lycopersicon eculentum Mill) merupakan tanaman yang masuk dalam kategori sayuran famili Solanaceae yang banyak dijumpai di daerah tropis dan subtropis. Salah satu jenis tomat yang banyak ditanam adalah tomat plum (Lycopersicon lycopersicum). Di Indonesia sendiri permintaan kebutuhan buah tomat plum semakin meningkat di pasaran, namun kebutuhan tersebut belum dapat terpenuhi dikarenakan berbagai faktor. Salah satu faktornya adalah penentuan tingkat kematangan buah tomat yang masih dilakukan dengan proses manual. Cara manual ini memiliki beberapa kelemahan, diantaranya proses penentuan kematangan yang cukup memakan waktu, memiliki akurasi rendah dan tidak konsisten. Hal ini dikarenakan standar penentuan tingkat kematangan dilakukan secara subjektif oleh para petani, sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi kematangan buah tomat dengan baik dan minim kesalahan klasifikasi. Berdasarkan permasalahan di atas, dalam penelitian ini menggusuklan fitur warna Hue Saturation Value (HSV) dan algoritma Principal Component Analysis (PCA) untuk mereduksi citra sehingga didapatkan project image dari citra buah tomat tersebut. Penelitian ini melakukan proses pembobotan sebelum dilakukan proses klasifikasi. Proses pembobotan pada penelitian ini menggunakan teknik score calculation, sehingga didapatkan bobot terbaik untuk proses pemodelan. Selanjutnya dilakukan proses klasifikasi untuk menentukan tingkat kematangan buah tomat yang terdiri dari green, turning, pink, light red dan red menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan memanfaatkan nilai ketetanggan (k). Penelitian ini menggunakan data sekunder yang didapat pada penelitian sebelumnya. Total 400 citra yang digunakan dengan ukuran 400×400 piksel yang dikelompokkan dalam 5 tingkat kematangan yaitu green, turning, pink, light red dan red. Penelitian ini menggunakan 20 buah tomat untuk setiap kelas dengan pengambilan gambar dilakukan pada 4 sisi buah, sehingga yang digunakan setiap kelas adalah 80 citra. Data dibagi menjadi data latih dan data uji yang terbagi atas 70%-30%, 80%-20% dan 90%-10%. Pada penelitian ini ditentukan nilai k yaitu 1, 3, 5,7,9 dan 11. Nilai PC pada PCA juga ditentukan berdasarkan varian rasio 95% yaitu 5, 10, 15,…,65. Terdapat 7 skenario yang ditetapkan sebagai data dari PCA ke KNN berdasarkan ruang warna yaitu Hue (H), Saturation (S), Value (V), Hue-Saturation (HS), Hue-Value (HV), Saturation-Value (SV) dan HSV. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, dari tiga kelompok pembagian data Hue–Value adalah skenario yang mendapat nilai akurasi tertinggi yaitu pada pembagian data 70%-30% akurasi tertinggi adalah 91%, pembagian data 80%-20% akurasi tertinggi adalah 94% dan pada pembagian data 90%-10% akurasi data adalah 93%. Pada penelitian ini hasil varian rasio yang melebihi 50% data pada tiap data HSV pada PC 5, ini membuktikan bahwa PC 5 telah mewakili dari keseluruhan data. dari keseluruhan pengujian yang dilakukan, hasil tertinggi didapat pada pembagian data 80-20%. dengan akurasi tertinggi 94%., Tomato (Lycopersicon esculentum Mill) is a plant belonging to the vegetable category within the Solanaceae family, often found in tropical and subtropical areas. One widely grown type of tomato is the plum tomato (Lycopersicon lycopersicum). In Indonesia, there is a growing demand for plum tomatoes in the market, but it is currently not being met due to various factors. One of these factors is the manual method of determining the ripeness of tomatoes. This manual process has several weaknesses, including being time-consuming, having low accuracy, and lacking consistency in determining maturity levels. This
Keyword: klasifikasi, K-nearest neighbor, principal component analysis, hue saturation value, tomat

Judul: Metrik Einstein (Anti-) Self-Dual Berdimensi Empat dengan Metode Cartan
Abstrak: Gravitational field equation can be formulated in differential forms (differential geometry), which describes gravity as a manifestation of the curvature of space-time. Curvature of space-time is characterized by a metric that satisfies the gravitational field equation. With differential forms it can be formulated the (anti-) self-dual Einstein equation, which is a modification of the Cartan structure in (anti-) self-dual basis. Calculation of (anti-) self-dual metric with (anti-) self-dual Einstein equation is simpler than the calculation using Christoffel symbols.
Keyword: