Judul: Deep Neural Network untuk Klasifikasi Formula Jamu Berdasarkan Metabolit
Abstrak: Jamu adalah bahan atau ramuan bahan yang berupa bahan tumbuhan, bahan hewan, bahan mineral, sediaan sarian atau campuran dari bahan tersebut, yang secara turun temurun telah digunakan untuk pengobatan berdasarkan pengalaman. Tumbuhan-tumbuhan tersebut di dalamnya mengandung senyawa atau metabolit. Penelitian ini bertujuan menjelaskan prosedur klasifikasi formula jamu berdasarkan metabolit menggunakan metode Deep Neural Network (DNN). DNN dipilih karena kemampuannya untuk mengekstraksi dan mempelajari fitur secara otomatis, terutama untuk data kompleks dan berdimensi tinggi yang tidak mudah dipahami. Nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 86.57% didapat dari hasil klasifikasi DNN dengan menggunakan tuning trial-error fungsi aktivasi RectifierWithDropout pada dataset yang dilakukan praproses menggunakan SVM dengan kernel RBF. Sedangkan nilai akurasi tertinggi untuk klasifikasi Random Forest sebesar 81.75%.
Keyword: Deep Neural Network, Jamu, Klasifikasi, Metabolit

Judul: Klasifikasi Khasiat Jamu dengan Metode Deep Belief Netwroks.
Abstrak: Ramuan jamu telah diracik dengan keahlian yang bersifat warisan dari generasi ke generasi. Bagi masyarakat Indonesia, jamu telah terbukti secara empiris mempunyai khasiat yang positif bagi kesehatan. Pembuktian secara ilmiah untuk khasiat jamu masih dalam tahap penelitian. Penelitian tentang khasiat jamu yang telah dilakukan adalah klasifikasi khasiat formula jamu. Metode klasifikasi yang telah digunakan adalah PLSDA, SVM dan ensemble method. Akurasi dengan terbaik adalah 95.34% dari metode SVM. Penelitian yang dilakukan ini menggunakan metode klasifikasi deep belief networks untuk mengklasifikasikan khasiat formula jamu. Akurasi yang dihasilkan adalah 19.54% dengan beberapa kali perulangan kombinasi parameter.
Keyword: deep belief networks, jamu, khasiat, klasifikasi, prediksi

Judul: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: