Judul: Pendugaan Nilai Reflectance Menggunakan Transformasi Fourier untuk Menentukan Usia dan Kandungan Pigmen Citra Daun Jati Belanda
Abstrak: Salah satu metode kendali mutu yang digunakan untuk mengetahui kualitas daun Jati Belanda (Guazuma ulmifolia) yaitu dengan melihat usia daun. Penelitian ini mengusulkan pendekatan baru untuk menduga spektrum reflectance berdasarkan warna citra digital untuk menentukan usia dan kandungan pigmen citra daun Jati Belanda. Pendugaan spektrum reflectance dilakukan dengan menggunakan Transformasi Fourier. Usia daun Jati Belanda diklasifikasikan menjadi tiga kategori yaitu 1 bulan, 2 bulan dan 3 bulan menggunakan Probabylistic Neural Network (PNN). Selain itu akan dilihat daya absorbance pada masing-masing usia untuk melihat kandungan usia mana yang memiliki daya absorbance paling tinggi. Metode penelitian ini terdiri atas tiga tahap yaitu estimasi nilai reflectance, pendugaan kandungan pigmen daun dan prediksi usia daun. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra 46 daun tanaman obat yang terdiri atas 23 daun muda dan 23 daun tua sebagai data latih dan 90 daun Jati Belanda sebagai data uji. Selain data citra daun, spektrum reflectance juga dikumpulkan pada setiap daun dengan menggunakan spektrofotometer untuk menentukan model terbaik. Citra daun kemudian dilakukan praproses untuk mendapatkan nilai citra digital pada daerah yang sama dengan pengukuran spektrum reflectance. Terdapat dua dataset yang akan digunakan yaitu dataset 46 dan dataset 276. Pada dataset 46 keenam titik yang telah diukur spektrum reflectance-nya dirata-ratakan. Pada dataset 276 keenam titik tersebut tidak dirata-ratakan namun digunakan langsung sebagai pemodelan. Pendugaan spektrum reflectance dilakukan dengan menggunakan Transformasi Fourier pada kedua dataset. Model transformasi polynomial digunakan untuk memperbanyak nilai RGB sehingga dapat memperbaiki hasil estimasi spektrum reflectance. Hasil estimasi spektrum reflectance paling baik direkonstruksi menggunakan dataset 276 dengan model transformasi polynomial orde 3. Setelah diperoleh model estimasi terbaik, citra daun Jati Belanda direkonstruksi nilai reflectance-nya. Daya absorbance diperoleh dengan melakukan konversi spektrum reflectance menjadi spectrum absorbance. Berdasarkan hasil absorbance-nya, kandungan klorofil dan karotenoid daun Jati Belanda yang paling tinggi terdapat pada daun usia 3 bulan. Tahap akhir yaitu melakukan klasifikasi spektrum reflectance daun Jati Belanda untuk menentukan usia daun. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu menggunakan PNN. Hasil klasifikasi menggunakan pembagian data 5-fold cross validation. Rataan akurasi yang didapat menggunakan 5-fold cross validation yaitu 76.83 %.
Keyword: Model Tranformasi Polynomial, spektrum reflectance, Jati Belanda, Transformasi Fourier

Judul: Pendugaan Nilai Reflectance Menggunakan Transformasi Wavelet Untuk Menentukan Usia Dan Kandungan Pigmen Daun Jati Belanda
Abstrak: Jati Belanda adalah salah satu tumbuhan yang biasa digunakan untuk pengobatan tradisional dan herbal. Daun Jati Belanda mengandung senyawa aktif yang berkhasiat sebagai antioksidan. Warna daun dapat digunakan sebagai faktor penentu kandungan senyawa aktif yang terdapat di dalamnya. Secara umum kualitas senyawa aktif dapat diukur menggunakan metode uji kimia. Uji kimia mempunyai beberapa kekurangan. Uji kimia merusak objek penelitian, memerlukan waktu dan sumber daya yang relatif banyak. Pengolahan citra digital mampu mengatasi kekurangan uji kimia. Penggunaan metode pengolahan citra digital tidak hanya mampu menyediakan informasi pigmen dan senyawa aktif, tetapi juga mampu menyediakan informasi usia dari daun tanaman Jati Belanda. Tujuan penelitian ini adalah menduga/mengestimasi nilai reflectance menggunakan transformasi wavelet, menduga kandungan pigmen penting dan menentukan usia daun tanaman Jati Belanda. Penelitian ini menggunakan 3 buah proses besar yaitu: estimasi spektrum reflectance, penentuan usia daun dan kandungan pigmen penting pada daun Jati Belanda. Proses estimasi spektrum reflectance membentuk model reflectance daun tanaman obat yang terbaik berdasarkan kriteria kesalahan terkecil dan kemiripan terbesar. Model reflectance daun tanaman obat digunakan untuk menentukan spektrum reflectance dari citra daun Jati Belanda. Model reflectance terbaik dibentuk oleh beberapa komponen. Transformasi wavelet menyediakan informasi penting yang terdapat pada komponen spektrum reflectance. Wavelet yang digunakan adalah Haar, Daubechies dan symlet. Model polinomial digunakan untuk mengolah komponen data citra digital sehingga membentuk model estimasi reflectance terbaik. Spektrum estimasi dari citra daun Jati Belanda digunakan untuk membentuk kadar cahaya serapan (absorbance) dan menentukan usia dari daun Jati Belanda. Usia daun Jati Belanda diperoleh mengunakan metode klasifikasi Probabilistic Neural Network (PNN). 5-fold cross validation membagi data menjadi data latih dan data uji untuk membentuk model klasifikasi yang baik. Dataset 276 daun tanaman obat, penerapan transformasi wavelet Haar level 3 dan penerapan model polinomial orde 1 mampu membentuk model estimasi reflectance terbaik. Kesalahan estimasi model estimasi reflectance sebesar 3.89 dengan kemiripan 0.99 yang tergolong baik. Penentuan usia menggunakan PNN menghasilkan nilai akurasi sebesar 73.50 %
Keyword: Jati Belanda, polinomial, reflectance, wavelet

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: