Judul: Pengenalan iris mata dengan Backpropagation Neural Network menggunakan praproses transformasi wavelet
Abstrak: Biometric system provides automatic identification of an individual based on a unique feature or characteristic possessed by the individual. Data used for this research are obtained from CASIA dataset consisting of 600 eye images from 30 people with 10 left eye images and 10 right eye images from each person. The data are divided into two categories, training data (360 images) and testing data (240 images). Each image contains eyelid, eyelash, sclera, iris, and pupil. The system uses an automatic segmentation based on a threshold to localize the iris collarette. A rubber sheet model is then used to normalize the image into a 20×240 matrix. Feature extraction is conducted using Haar wavelet transformation at level 0 (original image), level 1, level 2, level 3, and level 4. The features are fed into a backpropagation neural network for classification. Parameters observed in this research are number of hidden neurons, learning rate, and momentum at each level wavelet decomposition. Maximum generalization and training time are used as the performance metrics. The best parameters obtained at each level wavelet decomposition are used in testing using 5-fold cross validation. The best recognition of testing data considering the maximum generalization and the training time was obtained from wavelet decomposition level 3.
Keyword: 

Judul: Pengenalan Iris Mata Menggunakan Probabilistic Neural Network dengan Ekstraksi Ciri Log-Gabor Filter
Abstrak: One of the objects of research that is currently prevalent in the developed world is the individual identification technology based on biometrics. Iris biometric is promising for identification, because it has a consistent pattern compared with other types of biometrics. This study established a system of identification using iris images from CASIA eye using 1D log- Gabor filter for feature extraction and PNN as classifier. This system uses automatic segmentation based on the threshold to localize the iris collarette region and normalize the results to the constant dimension using Daugman’s dimensional rubber sheet model by mapping each point in the iris region to a pair of polar coordinates. Data were divided into three subsets. Tests were conducted on the left eye dataset, right eye dataset and a combined dataset of left eye and right eye. The average accuracy produced for the left eye dataset is 98%, for the right eye dataset is 97%, and for the combination of left and right eye is 100%.
Keyword: probabilistic neural network (PNN)., log-Gabor filter, iris recognition

Judul: Geochemical Partition of Ni, Cu and Co in Surface Sediment of the Maluku Sea
Abstrak: Sedimen laut terbentuk melalui akumulasi material dari berbagai sumber yang terjadi dari waktu ke waktu. Penelitian mengenai sedimen dapat mengungkap gambaran umum tentang sumber pasokan sedimen, kondisi lingkungan saat pengendapan serta pengaruh antropogenik di lingkungan tersebut. Proses distribusi dan energi transport pada suatu wilayah berbeda dengan wilayah yang lain, sehingga menghasilkan karakteristik sedimen yang spesifik. Morfologi Laut Maluku cukup rumit, karena terbentuk oleh pertemuan lempeng – lempeng besar yang saling bertumbukan. Sedangkan dinamika lautnya dipengaruhi oleh Arlindo dan angin moonson. Faktor-faktor tersebut memiliki peran besar dalam membentuk karakteristik lingkungan pengendapan. Logam berat di alam jumlahnya sangat rendah (trace), sehingga tidak membahayakan lingkungan. Namun dewasa kini konsentrasinya kian meningkat akibat perkembangan industri dan aktivitas lainnya di pesisir, sehingga dapat mengancam kesehatan lingkungan. Penelitian sebelumnya telah menemukan berbagai jenis logam di wilayah pesisir dan perairan dangkal di sekitar Laut Maluku. Hasil penelitian tersebut mengindikasikan bahwa sumber pencemaran berasal dari berbagai kegiatan perikanan dan antropogenik di sekitar Laut Maluku, namun belum terbukti secara kuantitatif. Penelitian ini menggunakan metode ekstraksi bertingkat Prosedur Ekstraksi Sequential Bureau Commune de Referrence of the European Commission (SEP BCR) untuk melepaskan ikatan logam berat dalam 4 tahap: fraksi terlarut asam (F1), fraksi tereduksi (F2), fraksi teroksidasi (F3) dan fraksi residu (F4). Fraksi F1, F2 dan F3 merupakan fraksi yang dihasilkan melalui aktivitas antropogenik, bersifat tidak resisten dan cenderung teradsorpsi pada biota. Sedangkan fraksi F4 merupakan fraksi yang berasal dari mineral alami dan bersifat resisten sehingga keberadaannya cenderung tidak tersedia bagi biota. Penelitian ini bertujuan untuk dapat menjelaskan mekanisme pengendapan dan sumber pengkayaan Ni, Cu dan Co pada sedimen permukaan Laut Maluku serta memberikan informasi mengenai kondisi pencemaran logam berat di Laut Maluku. Melalui kegiatan BUDEE Cruise 2022, sampel sedimen permukaan Laut Maluku pada 5 titik lokasi telah didapatkan. Bersadarkan hasil analisa bahwa deposisi yang terjadi di Laut Maluku diindikasikan berasal dari daratan disekitarnya yang terbawa arus hingga sampai ke lokasi penelitian. Komposisi sedimen bervariasi, fraksi pasir berkisar antara 28,6 – 73,4%, sedangkan fraksi lanau dan liat antara 24,8 – 69 % dan 0,9 – 2,4 %. Berdasarkan fraksi geokimiawinya, Ni pada 5 stasiun didominasi oleh fraksi residual yang berkisar antara 17,71-53,37 mg/kg (73,99-86,58%). Sedangkan fraksi 1, fraksi 2 dan fraksi 3 masing-masing berkisar antara 0,94 - 2,24 mg/kg (2,84 - 8,53%), 0,11 - 2,23 mg/kg (0,40 - 6 ,70%) dan 1,57 – 7,27 mg/kg (5,61 – 16,21%). Logam Cu didominasi fraksi residual yaitu 68,57 - 90,90% (10,75 - 40,92 mg/kg) dan fraksi teroksidasi sebesar 8,40 - 30,28% (kisaran 3,58 - 9,5 mg/kg). sedangkan Cu pada F1 dan F2 relatif kecil, masing-masing berkisar antara 0,086-0,144 mg/kg (0,17 - 0,85 %) dan 0,044-0,196 mg/kg (0,18 - 0,46 %). Kondisi Cu relatif sama dengan Co yang di dominasi oleh fraksi residual dan fraksi teroksidasi. Nilai EF di Laut Maluku menunjukkan tingkatan pengayaan cukup tinggi terutama Ni dan Cu yang mengindikasikan cukup banyak pengayaan (moderat), sedangkan Co masih rendah. Secara umum, logam di sedimen Laut Maluku termasuk kedalam kategori logam berat yang bersumber alami dan beberapa logam lainnya diduga berasal dari aktivitas antropogenik. Berdasarkan nilai Igeo, umumnya status pencemaran masih cukup rendah dan termasuk kedalam
Keyword: BUDEE, Laut Maluku, Logam Berat, Partisi Geokimia, Pencemaran