Judul: Deteksi Tingkat Kewaspadaan Berbasis Electroencephalogram Menggunakan Fuzzy C-Means dan Support Vector Machine
Abstrak: Beberapa pekerjaan menuntut agar tingkat konsentrasi tetap terjaga dalam waktu yang lama selama waktu bekerja. Kurangnya waktu tidur akan mengakibatkan terganggunya tingkat konsentrasi seseorang. Untuk mengetahui tingkat konsentrasi seseorang dapat dilakukan dengan merekam gelombang otaknya. Penelitian ini menggunakan teknologi Electroencephalographam (EEG) yang berfungsi menangkap gelombang otak manusia. Fokus penelitian ini adalah untuk membuat model sistem pendeteksi tingkat konsentrasi seseorang. Data penelitian ini adalah data hasil perekaman gelombang otak menggunakan Neurosky Mindwave Mobile yang telah diekstrasi fiturnya sebanyak 19 fitur, antara lain meanA4, meanD4, meanD3, meanD2, meanD1, stdA4, stdD4, stdD3, stdD2, stdD1, rmsA4, rmsD4, rmsD3, rmsD2, rmsD1, ratioA4D4, rasioD4D3, ratioD3D dan rasio D2D1. Data tersebut kemudian akan diberikan label menggunakan teknik cluster yaitu Fuzzy C-Means (FCM). Penggunaan teknik FCM didasari pada fakta FCM adalah pendekatan adaptif yang cocok untuk clustering non-stasioner sinyal biomedis yang dimana salah satu sinyal non-stasioner biomedis adalah EEG. Data FCM akan menghasilkan label yang merepresentasikan tertidur, mengantuk, dan siaga untuk setiap raw data. Label tertidur, mengantuk, dan siaga akan diubah menjadi angka 0, 1 dan 2 yang menjadi input pada proses klasifikasi yang menggunakan Support Vector Machine. Dengan menggunakan metode clustering FCM, pada penelitian ini penggantian classifier dari ANN ke SVM dengan kernel trick linear, polynomial, dan RBF mendapatkan hasil yang lebih baik dari sebelumnya yaitu 99,11%, 96,22%, dan 99,33%. Penggunaan FCM dapat membangun model clustering untuk mendapat kelas yang representatif terhadap tingkat kewaspadaan pada sinyal EEG. Hal ini juga dapat disimpulkan bahwa penggunaan FCM dapat mengelompokkan data EEG dibandingkan AHC.
Keyword: Electroencephalography, Fuzzy C-Means, Support Vector Machine

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: Trichosanthes (Cucurbitaceae) In Malesia
Abstrak: Trichosanthes L. merupakan marga terbesar yang tergolong dalam suku Cucurbituceae. Marga tersebut beranggotakan sekitar 100 jenis, tersebar di Asia bagian timur, Malesia, Australia tropik sampai ke Fiji. Beberapa jenis anggotanya mempunyai nilai ekonomi sebagai bahan obat tradisional maupun sayuran, bahkan Cina telah mengembangkaa T. kirilowii, guna mendapatkan zat bioaktif yang dapat digunakan untuk menggugurkan kandungan bahkan sebagai bahan anti HIV.
Keyword: