Judul: Identifikasi Beras Pandan Wangi menggunakan Probabilistic Neural Network dengan Analisis Tekstur Gray Level Co-Occurence Matrix
Abstrak: Beras Adalah Salah Satu Dari Banyak Komoditas Yang Diperdagangkan Di Indonesia Dan Dijadikan Untuk Mendapatkan Keuntungan Besar Dengan Cara Menjual Beras Campuran. Salah Satu Varietas Beras Yang Sering Dicampur Dengan Beras Yang Lain Adalah Beras Pandan Wangi. Pembahasan Yang Menjadi Konsentrasi Pada Penelitian Ini Adalah Mengidentifikasi Beras Pandan Wangi Dengan Teknik Pengolahan Citra Digital Dan Ekstraksi Tekstur Menggunakan Gray Level Cooccurrence Matrix (Glcm). Percobaan Terdiri Dari 11 Kelas Dan Masing-Masing Kelas Akan Diambil Sebanyak 20 Citra Dengan Ukuran 640x480. Ekstraksi Tekstur Menggunakan Glcm Akan Menghasilkan 5 Fitur Dengan Variasi Jarak Yaitu 1, 2, Dan 3 Piksel Yang Masing-Masing Akan Diuji Dengan Orientasi Sudut 00, 450, 900, 1350. Hasil Dari Fitur-Fitur Glcm Akan Diklasifikasi Dengan Menggunakan Teknik Probabilistic Neural Network (Pnn). Pembagian Data Latih Dan Data Uji Menggunakan Teknik K-Fold Cross Validation Dengan Nilai K = 5. Nilai Smoothing Parameter (𝜎�����) Yang Digunakan Dalam Pengujian Yaitu Sebanyak 10 Antaranya 0.001, 0.005, 0.009, 0.01, 0.05, 0.09, 0.1, 0.5, 0.9, Dan 1. Akurasi Tertinggi Diperoleh Sebesar 62.27% Pada Percobaan Sudut 450 Dengan Jarak 3 Piksel Dan Nilai 𝜎����� = 0.009.
Keyword: Beras, Glcm, Identifikasi, Pandan, Pnn, Wangi

Judul: Identifikasi Beras pandan wangi menggunakan Probability Neural Network dengan analisis tekstur Gray Level Co-occurence Matrix
Abstrak: Beras adalah salah satu dari banyak komoditas yang diperdagangkan di Indonesia dan dijadikan untuk mendapatkan keuntungan besar dengan cara menjual beras campuran. Salah satu varietas beras yang sering dicampur dengan beras yang lain adalah beras pandan wangi. Pembahasan yang menjadi konsentrasi pada penelitian ini adalah mengidentifikasi beras pandan wangi dengan teknik pengolahan citra digital dan ekstraksi tekstur menggunakan Gray Level Co- occurrence Matrix (GLCM). Percobaan terdiri dari 11 kelas dan masing-masing kelas akan diambil sebanyak 20 citra dengan ukuran 640x480. Ekstraksi tekstur menggunakan GLCM akan menghasilkan 5 fitur dengan variasi jarak yaitu 1, 2, dan -3 piksel yang masing-masing akan diuji dengan orientasi sudut 0°, 45°, 90°, 135°. Hasil dari fitur-fitur GLCM akan diklasifikasi dengan menggunakan teknik Probabilistic Neural Network (PNN). Pembagian data latih dan data uji menggunakan teknik k-fold cross validation dengan nilai k = 5. Nilai smoothing parameter(o) yang digunakan dalam pengujian yaitu sebanyak 10 antaranya 0.001, 0.005, 0.009, 0.01, 0.05, 0.09, 0.1, 0.5, 0.9, dan 1. Akurasi tertinggi diperoleh sebesar 62.27% pada percobaan sudut 45º dengan jarak 3 piksel dan nilai o = 0.009.
Keyword: glcm,, identification,, pandan, rice wangi

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: