Judul: Penggunaan analisis komponen utama dan jaringan syaraf propagasi balik untuk pengenalan wajah
Abstrak: Pada beberapa kegiatan kehidupan, misalnya pertahanan, militer, perdagangan, ataupun kependudukan, atau yang lainnya diperlukan suatu proses validasi atau identifikasi personal. Dengan berkembangnya komputer, maka perlu dilakukan otomatisasi proses pengenalan personal tersebut. Untuk mengenali seseorang diperlukan bagian yang khas (unik) yaitu bagian yang mampu membedakan antara seorang dengan yang lainnya. Bagian yang khas dari manusia diantaranya adalah wajah, sidik jari, iris, retina, tanda tangan, dan suaranya. Penelitian ini menggunakan kekhasan wajah untuk mengenali seseorang. Mengingat dimensi citra yang terlalu besar, maka dilakukan penciutan dimensi citra wajah dengan dua cara. Pertarna, mengambil bagian-bagian yang merupakan pembeda antar wajah, yaitu mata kiri, mata kanan, hidung, dan mulut. Kedua, melakukan transformasi wajah dengan analisis komponen utama (principal component analysis). Dengan metode ini, setiap wajah ditransformasi ke m komponen utama pertarna (dalam penelitian ini m yang digunakan adalah 8 dan 14) dan satu nilai yang mencerminkan panjang komponen acak. Teknik pengenalan wajah yang digunakan adalah jaringan syaraf tiruan dengan pelatihan memakai metode propagasi balik. Arsitektur jaringan yang digunakan adalah layer jamak dengan satu layer hidden dan 30 neuron pada layer hidden tersebut. Dalam penelitian ini digunakan 36 citra wajah sebagai data pelatihan jaringan. Citra ini didapat dari pemotretan 6 orang dengan posisi lurus, serong ke kiri, serong ke kanan, ditambah manipulasi citra dengan rotasi ke kiri, rotasi ke kanan, dan pencerminan dari posisi lurus. Untuk mengetahui kehandalan dari teknik yang digunakan, dipakai 36 citra dari hasil pemotretan ulang sebagai data uji pengenalan. Percobaan dilakukan pada 8 dan 14 komponen utarna pertarna baik tanpa komponen acak maupun dengan komponen acak pada berbagai toleransi galat pelatihan (0.1, 0.01, 0.001, 0.0001). Hasil percobaan yang dicatat adalah waktu pelatihan, epoh, dan tingkat pengenalan. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan, terlihat bahwa penambahan komponen acak pada 8 komponen utama pertarna dan toleransi galat pelatihan 0,01 menghasilkan tingkat pengenalan yang lebih baik daripada tanpa menggunakan komponen acak, yaitu 91,67% dimana dari 36 citra wajah yang diuji hanya 33 citra wajah saja yang berhasil dikenali. Selain itu juga penggunaan komponen acak membuat waktu pelatihan dan epoh menjadi lebih lama dibanding tanpa menggunakan komponen acak.
Keyword: 

Judul: Perbandingan beberapa wajah eigen sebagai pra-proses pada pengenalan wajah menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik standar
Abstrak: Proses pengenalan wajah secara garis besar dibagi tiga tahap utama, yakni fase input data, fase pra- proses, dan fase jaringan syaraf tiruan. Pada penelitian akan difokuskan pada pengaruh penggunaan beberapa metode Eigen khususnya Principle Component Analysis (PCA) dan metode ukuran jarak pada fase pra-proses. PCA yang akan digunakan adalah PCA pada proporsi 80% dan 90%. Sedangkan pada metode ukuran jarak akan digunakan Euclidean dan Angle. Jaringan syaraf tiruan yang akan digunakan adalah jaringan syaraf tiruan propagasi balik standar. Jumlah neuron hidden yang akan digunakan 300 dengan toleransi galat 0.01. Pada fase pra-proses metode ukuran jarak memerlukan waktu lebih cepat jika dibandingkan dengan metode PCA. Euclidean memerlukan waktu pra-proses selama 0.55 detik, Angle selama 1.48 detik, PCA 80% dengan komponen acak selama 87.60 detik, dan PCA 90% dengan komponen acak selama 90.58 detik, PCA 80% tanpa komponen acak selama 68.459 detik, dan PCA 90% tanpa komponen acak selama 69.57 detik. Sedangkan tingkat konvergensi PCA lebih baik jika dibanding dengan metode ukuran jarak. PCA 80% dengan komponen acak hanya memerlukan waktu 8. 19 detik dan epoh sebanyak 70. PCA 90% dengan komponen acak memerlukan waktu 8.57 detik, dan epoh sebanyak 71. PCA 80% tanpa komponen acak memerlukan waktu 7.501 detik, dan epoh sebanyak 71. PCA 90% tanpa komponen acak memerlukan waktu 7.391 detik, dan epoh sebanyak 71. Euclidean selama 52.73 detik dan epoh sebanyak 461, sedangkan Angle selama 15.05 dan epoh sebanyak 118. Generalisasi terbaik dicapai jaringan syaraf tiruan menggunakan PCA 80% tanpa komponen acak, Angle, dan Euclidean dengan generalisasi 94%, PCA 90% dengan dan tanpa komponen acak sebesar 92% dan PCA 80% dengan komponen acak sebesar 90%. Tingkat konvergensi dipengaruhi variasi dan besarnya dimensi input ke jaringan. Variasi percobaan dilakukan dengan menggunakan jumlah neuron hidden sebanyak 300, 310, 320, 330, 340, dan 350. Jumlah epoh rata-rata pelatihan tiap metode menunjukkan kecederungan stabil. Sedangkan generalisasi rata-rata pada JST PCA 80% dan 90% tanpa komponen acak, Euclidean, dan Angle menunjukkan kecenderungan stabil.
Keyword: 

Judul: Infection Of Babesia Bigemina In Cattle And Methods Of Control
Abstrak: Babesia bigemina is the species which occurs mostly through out the tropics and subtropical areas. It gains access to the susceptible cattle through the bite of an· ig fected tick and penetrates an erythrocyte. The pathogenesis of B. bigemina is considered to be as highly pathogenic and may cause heavy mortality in susceptible stock. Infecied cattle rapidly become dull and listless and lose their appetite, the erythrocytes are destroyed resulting anaemia, icterus, emaciation, weakness, and a drop in milk production. Death and loss of productivity due to B. bigemina account for the economic loss.
Keyword: