Judul: Pemodelan Downsampling untuk Optimasi Pengenalan Pola Jaringan Saraf Tiruan (Studi Kasus: Lembar Jawaban Jawaban Ujian Perguruan Tinggi)
Abstrak: Saat ini kemajuan teknologi digital telah mempercepat transformasi di bidang teknologi informasi memberikan inspirasi positif bagi para ilmuwan. Baru-baru ini dalam aplikasi Jaringan Saraf Tiruan (JST) dari pengenalan pola, telah digunakan untuk pengenalan pola tulisan tangan, namun, metode ini belum diterapkan di digunakan dalam mengenali huruf pada lembar jawaban ujian. Oleh karena itu, studi bertujuan memodelkan praproses untuk pengurangan pixel menggunakan teknik downsampling dengan harapan mengoptimalkan pengenalan pola pada Jaringan Saraf Tiruan (JST). Penelitian ini mengambil studi kasus pola tulisan tangan untuk tulisan tangan huruf 'A', 'B', 'C', 'D' dan 'E'. Teknik Model downsampling yang diusulkan adalah dengan mereduksi matriks citra pada kolom dan baris sehingga menghasilkan vektor sebagai input JST. Hasil percobaan, menunjukkan bahwa ketika kedua kolom dan baris matriks yang direduksi mendapatkan akurasi yang lebih tinggi (98,8%) dengan rentang rendah (3,30%) dan konvergensi waktu yang rendah (9 menit dan 20 detik) bila dibandingkan dengan Backpropagation normal, sehingga metode yang diusulkan disajikan keandalan yang lebih tinggi untuk pengenalan pola tulisan tangan dengan RMSE rata-rata 0,1.
Keyword: Backpropagation, Downsampling, JST

Judul: Pengenalan karakter tulisan tangan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik resilient
Abstrak: Teknologi komputer telah banyak diterapkan untuk membantu menyelesaikan berbagai masalah. Salah satu permasalahan tersebut adalah pengenalan karakter tulisan tangan, yang telah lama diidentifikasi sebagai salah satu permasalahan yang sulit. Untuk memecahkan masalah tersebut dirancang suatu perangkat lunak yang menerapkan sistem yang menyerupai sistem kerja otak manusia yang dikenal dengan jaringan syaraf tiruan (JST). Dalam penelitian ini dibangun suatu sistem yang dapat melakukan pengenalan citra-citra karakter tulisan tangan menggunakan JST resilient backpropagation (RPROP). Data yang diambil berupa karakter numeral (0,1,2,…,9) dari 13 orang dengan menggunakan media kertas. Dari 13 orang tersebut 10 orang menuliskan karakter sebanyak 2 kali, di mana penulisan pertama digunakan untuk data pelatihan dan penulisan kedua digunakan untuk data pengujian. Tiga orang sisanya hanya menuliskan karakter sebanyak 1 kali, karakter tulisan tangan dari 2 orang digunakan untuk menambah data pelatihan sedangkan karakter tulisan tangan dari 1 orang lainnya digunakan untuk menambah data pengujian. Karakter-karakter tulisan tangan tersebut kemudian diubah menjadi citra digital dengan menggunakan scanner dan setiap karakter disimpan sebagai satu file citra, sehingga didapat 230 buah file citra. Dari data tersebut 120 citra digunakan sebagai data pelatihan dan 110 citra lainnya digunakan sebagai data pengujian. Sistem dibangun dengan graphical user interface (GUI) sehingga sistem mudah digunakan dan user-friendly. Dari hasil percobaan didapatkan parameter-parameter optimal yaitu JST dengan 80 neuron hidden, toleransi galat 10-5, Faktor Naik sebesar 1.2 dan Faktor Turun sebesar 0.7. Dengan penggunaan parameter-parameter tersebut sistem dapat mengenali karakter tulisan tangan dengan tingkat generalisasi tertinggi sebesar 93.64%. Kata kunci : pengenalan karakter tulisan tangan, jaringan syaraf tiruan, propagasi balik resilient
Keyword: 

Judul: Insecticidal Activity of Essential Oils Leaves of Cinnamomum spp. (Lauraceae) against Crocidolomia pavonana and Their Phytotoxicity on Broccoli Seedlings
Abstrak: Essential oils from leaves of 13 species of Cinnamomum were tested for their insecticidal activity on the cabbage head caterpillar Crocidolomia pavonana with leaf immerse method. The results showed that the treatment with 1% (w/v) essential oils leaves of C. celebicum, C. multiflorum, C. sintoc, and C. verum caused 21.45, 93.65, 60.30, and 76.10% mortality, respectively. Based on the results of phytotoxicity and insecticidal activity tests, C. multiflorum oil was further tested at 6 concentration levels. In all treatments, larval mortality has occurred at 24 hours after treatment (HAT) and increased at 48 HAT. LC50 of C. multiflorum oil at 24 and 48 HAT was 0.504 and 0.396%, respectively. The treatment with C. multiflorum oil at ≤0.31% did not inhibit the development of C. pavonana larvae. Determination of the chemical constituents of Cinnamomum oils were carried out by gas chromatography-mass spectrometry (GCMS). Totally, 345 compounds were identified. Methyleugenol constituted the main component (49.4%) of leaf essential oil of C. multiflorum and was assumed to be responsible for the insecticidal activity of the oil against C. pavonana larvae. LC50 of pure methyleugenol obtained at 0.365% (48 HAT) and 0.363% (72 HAT). The results showed that C. multiflorum was more effective with LC50 value equivalent to methyleugenol content of 0.32% (24 HAT) and 0.24% (48 HAT).
Keyword: