Judul: Deteksi Tingkat Kewaspadaan Berbasis Electroencephalogram Menggunakan Hierarchical Clustering dan Jaringan Syaraf Tiruan
Abstrak: Penelitian tentang tingkat kewaspadaan dibutuhkan untuk menghindari potensi kecelakaan pada pekerjaan beresiko tinggi yang menuntut seseorang untuk fokus dan siaga dalam waktu yang lama. Penelitian ini menggunakan teknologi Electroencephalography (EEG) yang dapat memantau aktivitas otak manusia. Penelitian ini mencoba menggunakan sensor EEG tingkat konsumen Neurosky Mindwave Mobile yang lebih sederhana dibanding perangkat EEG yang biasa digunakan di bidang medis. Tahap praproses dilakukan dengan menggunakan transformasi wavelet untuk melakukan ekstraksi fitur sinyal EEG. Proses pengelompokkan data yang belum memiliki label dilakukan dengan menggunakan metode agglomerative hierarchical clustering. Tujuannya adalah untuk menghasilkan kelas tingkat kesiagaan yang digunakan sebagai label dalam proses klasifikasi menggunakan metode jaringan syaraf tiruan. Hasil dari model ini telah mampu mengidentifikasi tiga kondisi kewaspadaan dengan akurasi sebesar 75.37% ketika diuji terhadap enam subjek dengan menggunakan appropriate metric dynamic time warping dan linkage criteria ward. Adapun parameter hidden node yang dipilih adalah 25 dengan learning rate 0.04 dan jumlah epoch yang dipergunakan 500.
Keyword: Agglomerative hierarchical clustering, electroencephalogram (EEG), jaringan syaraf tiruan, tingkat kewaspadaan, wavelet

Judul: Pengembangan sistem deteksi tingkat kewaspadaan berbasis EEG pada sistem tertanam menggunakan jaringan syaraf tiruan
Abstrak: Penelitian tentang tingkat kewaspadaan dibutuhkan untuk menghindari kemungkinan kecelakaan yang terjadi pada jenis pekerjaan beresiko yang menuntut seseorang untuk fokus dan siaga dalam waktu yang lama. Penelitian ini menggunakan teknologi Electroencephalography (EEG) yang dapat memantau aktivitas otak manusia. Penelitian ini mencoba menggunakan sensor EEG tingkat konsumer Neurosky Mindwave Mobile yang lebih sederhana dibanding perangkat EEG biasa digunakan di bidang medis. Sinyal EEG diproses menggunakan transformasi wavelet lalu diklasifikasikan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan menjadi tiga kelas tingkat kewaspadaan, yaitu siaga, mengantuk, dan tidur. Penelitian ini menghasilkan sistem tertanam yang diimplementasikan pada Raspberry Pi dan dapat mendeteksi tingkat kewaspadaan secara real-time. Akurasi sistem yang diperoleh adalah 77.03% saat diuji oleh enam orang subjek. Hasil dari sistem ini nantinya dapat digunakan sebagai input untuk aktuator yang akan bertindak memberi peringatan bahaya apabila kondisi kantuk dan tidur terdeteksi.
Keyword: alertness level, artificial neural network, electroencephalogram (EEG), embedded system

Judul: The Effect Cassava Leaves Meal in The Diets on Body Weigbt, Percentage of Digestive Tract and Viscera of Mule Duck.
Abstrak: The mule ducks are the crossbreed between common duck females (Anas plathyrhynchos) and muscovy ducks (Cairino moschata) to improve the meat production in order to meet the animal protein requirement of the people. One of the problems in husbandry farming is highly feed cost. This problem can be solved with using highly available local sources and cheapness. Cassava leaves (Manihot esculenta Crantz) is the one local sources which can be used as an alternative feed, because it contains a rather high protein (24.1%) aud vitamin A (10,000-13,000 IU). A highly Hydrocyanide (HCN) as well as crude fiber in the cassava leaves are the limiting factors to be used as poultry diet. The ducks have more ability in digest the crude fiber than chicken. So that, using some cassava leaves in the diet does not make any problem.
Keyword: