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: 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: The Effects of Hypothyroidism in the Fertility of Male Rats
Abstrak: Thyroid hormones are involved in the development and maintenance of virtually all tissues. The purpose of the study is to understand effects of the neonatal hypothyroidism in the fertility of male rats. Recent studies with juvenile rats indicate that changes in thyroid function early in life have a major impact on the endocrine and/or paracrine factors regulating testicular growth and function. However, one should keep in mind that hypothyroidism is a complex hormonal dysfunction rather than a single hormonal defect. Hypothyroidism has been also shown to reduce the secretion of GnRH (gonadotropins releasing hormone), LH (Luteinizing Hormone), FSH (Follicle Stimulating Hormone), GH (Growth Hormone) and testicular testosterone in rats. Therefore, many of the testicular changes observed in prolonged hypothyroidism could result in some degree of diminished levels of the aforementioned hormones. The transient neonatal hypothyroidism model results in the unnatural testicular development and in sperm production in neonates hence resulting in decreased fertility upon puberty.
Keyword: Hypothyroidism, Neonates, Testicular Growth, Fertility