Judul: Support Vector Machine (SVM) Method for Classification of The Six of Zingiberaceae Plants Using Selected Variable of Genetic Algorithm Results
Abstrak: Beberapa jenis tanaman rimpang seperti jahe emprit (Zingiber officinale var amarum), jahe merah (Z. officinale var rubrum), lempuyang emprit (Z. americans), lempuyang gajah (Z. zerumbet), lengkuas merah (Alpinia purpurata), dan lengkuas putih (A. galanga) memiliki bentuk dan kegunaan yang mirip. Adanya kemiripan bentuk dan kegunaan yang ada pada tanaman rimpang ini dimungkinkan terjadinya substitusi bahan baku antara satu dengan lainnya sehingga sulit dibedakan, misalnya dalam produk obat herbal, terutama jika dikemas dalam bentuk serbuk. Pusat Studi Biofarmaka Tropika Institut Pertanian Bogor melakukan percobaan terhadap enam tanaman rimpang tersebut dengan menggunakan spektrofometri UV-Vis (Ultraviolet-Visible) untuk mengidentifikasi dan mengautentifikasi kandungan senyawa aktif yang ada pada tanaman tersebut. Penelitian ini difokuskan untuk menggunakan sinyal dari keseluruhan komponen kimia untuk membedakan keenam tanaman yang digunakan. Hafid (2020) telah melakukan penelitian pengklasifikasian terhadap jahe emprit, jahe merah, lempuyang emprit, lempuyang gajah, lengkuas merah, dan lengkuas putih menggunakan analisis diskriminan kuadrat terkecil parsial tanpa preprocessing diperoleh nilai akurasi 86%, sedangkan dengan menggunakan analisis diskriminan kuadrat terkecil parsial dengan preprocessing diperoleh nilai akurasi 95%. Sedangkan pada penelitian ini metode klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) untuk memprediksi kelas dari suatu data. Metode SVM juga memiliki kemampuan klasifikasi yang baik dan dapat digunakan untuk data berskala besar dengan peubah penjelas yang banyak serta kekar terhadap pencilan (Steinberg & Colla 1995). Peubah penjelas berperan penting dalam memperoleh hasil prediksi dengan akurasi yang tinggi. Pada penelitian ini teknik reduksi peubah penjelas menggunakan teknik algoritma genetika. Teknik ini juga sering digunakan dalam bidang kemometrika. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine (SVM) dengan identifikasi panjang gelombang menggunakan algoritma genetika sangat efektif dalam mengklasifikasikan enam jenis tanaman rimpang jahe emprit, jahe merah, lempuyang emprit, lempuyang gajah, lengkuas merah dan lengkuas dengan memberikan akurasi sebesar 100% pada peluang mutasi 0.1 dan ukuran populasi 30
Keyword: genetic algorithm, ginger, support vector machine (SVM), UV-Vis  (Ultraviolet-Visible)

Judul: Perbandingan Analisis Diskriminan Kanonik dan Diskriminan Kuadrat Terkecil Parsial untuk Klasifikasi Enam Spesies Famili Zingiberaceae
Abstrak: Jahe emprit, jahe merah, lempuyang emprit, lempuyang gajah, lengkuas merah dan lengkuas putih secara luas dibudidayakan dan digunakan dalam obatobatan tradisional di Indonesia. Enam tanaman tersebut memiliki warna, rimpang serta beberapa kegunaan yang sama, sehingga dimungkinkan terjadinya subtitusi satu sama lainnya, terutama jika dalam bentuk bubuk. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah absorbans dari spektrum UV-Vis pada panjang gelombang 240-300 nm. Pengelompokan sampel digunakan analisis diskriminan kanonik dan diskriminan kuadrat terkecil parsial dengan preprocessing data seperti Savitzky- Golay smoothing, derivative 1, derivative 1 dengan gap 10, standard normal variate (SNV), dan multiplicative scatter correction (MSC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa tanpa preprocessing, metode analisis diskriminan kanonik menghasilkan akurasi sebesar 78%, sedangkan analisis diskriminan kuadrat terkecil parsial sebesar 86%. Pada metode analisis diskriminan kanonik, preprocessing yang memberikan akurasi terbesar antara lain preprocessing Savitzky-Golay smoothing sebesar 78.26%, SNV sebesar 91.3% dan MSC sebesar 82.6% . Sedangkan metode analisis diskriminan kuadrat terkecil parsial yang memiliki kontribusi terbesar antara lain preprocessing SNV, MSC, dan Savitzky- Golay smoothing dengan kontribusi untuk akurasi masing-masing sebesar 95%, 89%, dan 86%. Secara keseluruhan, analisis diskriminan kuadrat terkecil parsial lebih efisien daripada analisis diskriminan kanonik karena dapat menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi dengan penggunaan komponen utama yang lebih sedikit untuk klasifikasi enam tanaman yang dijadikan obyek penelitian.
Keyword: analisis diskriminan kanonik, analisis diskriminan kuadrat terkecil parsial, preprocessing, Zingiberaceae

Judul: 1995
Abstrak: Pesatnya pembangunan di atas segala bidang dan semakin meningkatnya pula tingkat populasiitu di daerah ibukota ini. Pembuangan limbah-limbah ke sungai oleh industri maupun oleh rumah tangga semakin tidak terkendali.
Keyword: