Judul: Identifikasi Penyakit Daun Jabon Berdasarkan Ciri Morfologi Menggunakan Support Vector Mechine (Svm).
Abstrak: Deteksi dini penyakit daun tanaman hutan di fase pembibitan sangat penting untuk perlindungan tanaman. Penyakit daun jabon pada fase pembibitan adalah penyakit bercak daun dan hawar daun. Penelitian ini mengusulkan identifikasi penyakit daun jabon berdasarkan karakteristik morfologi. Identifikasi penyakit daun jabon terdiri dari beberapa proses, yaitu akuisisi data, preprocessing, ekstraksi fitur morfologi dan klasifikasi. Akuisisi data dilakukan dengan mengambil foto daun bergejala di persemaian dan proses inokulasi. Praproses bertujuan untuk memotong dan mengubah gambar asli ke biner dengan segmentasi thresholding dan deteksi tepi. Fitur morfologi (rectangularity, elongation, eccentricity, compactness, solidity, convexity dan roundness) digunakan untuk mengekstraksi gejala bentuk penyakit. Penelitian ini menggunakan Support Vector Machine (SVM) classifier untuk mengklasifikasi penyakit daun Jabon. Percobaan ini menggunakan 200 gambar daun Jabon yang menderita penyakit bercak daun dan hawar daun selama fase pembibitan. Hasil percobaan menunjukkan bahwa fitur morfologi seperti elongation, eccentricity, solidity mampu merepresentasikan bentuk gejala dengan baik. Fitur convexity, compactness dan rectangularity kurang dapat merepresentasikan jenis penyakit, hal ini diakibatkan karena kedua jenis penyakit memiliki sebaran data yang hampir sama, sehingga akan sulit membedakan kedua jenis penyakit tersebut. Fitur roundness pada penelitian ini tidak dapat digunakan sebagi penciri. Akurasi identifikasi menggunakan SVM adalah 87,5%. Aplikasi ini sangat penting untuk membantu orang mengidentifikasi penyakit daun jabon.
Keyword: fitur morpologi, identifikasi, jabon, support vector machine

Judul: Pengukuran Similaritas Penyakit Daun Jabon Berbasis Discrete Wavelet Packet Transform Menggunakan Metode Template Matching
Abstrak: Jabon (Anthocephalus sp.) adalah salah satu spesies pohon tropis yang sering dikembangkan di hutan tanaman industri karena memiliki karakteristik pertumbuhan yang cepat. Namun usaha budidaya jabon menghadapi kendala berupa penyakit daun yang mengganggu jabon di persemaian, yaitu bercak daun dan hawar. Untuk menentukan pencegahan dan pengendalian yang tepat, perlu dilakukan identifikasi penyakit pada daun jabon. Namun terdapat tiga kendala yang membuat identifikasi secara manual menjadi sulit dilakukan, yaitu terdapat kemiripan ciri antar penyakit, terdapat keberagaman jenis gejala pada suatu penyakit, dan dapat ditemukan lebih dari satu gejala pada satu daun. Dengan bantuan pengolahan citra digital, proses identifikasi ini dapat menjadi lebih mudah. Metode ekstraksi fitur Discrete Wavelet Packet Transform dipilih karena cocok menganalisis karakteristik gejala penyakit yang beragam. Selain itu, metode Template Matching dipilih karena dapat mengidentifikasi gejala penyakit yang berbeda pada suatu daun. Penelitian ini sudah dapat mengidentifikasi gejala penyakit berserta lokasinya pada citra daun dengan akurasi sebesar 87.40%.
Keyword: Daun Jabon, Discrete Wavelet Packet Transform, Penyakit Daun, Template Matching

Judul: Pengaruh Pairing pada Isotop Sn dengan Menggunakan Pemodelan Sembilan Tingkat Energi
Abstrak: Formation of the neutron-rich tin isotopes (Sn isotopes) is the one of the interesting topics in the field of nuclear reaction, especially regarding the stability of the heavy nuclei. Calculations of total energy using the BCS approach using five energy levels can only calculate the total energy up to Sn50132. On the other hand, the experiment continues and has exceeded the formation of isotopes. Therefore, there is need for a new model to accomadate more neutrons. In this research, Sn isotopes is modelled using nine energy levels and constant interaction potential to explain the pairing phenomenon up to Sn50154. However, to obtain more accurate results, other methods to minimize the differences with the experimental results are clearly needed here.
Keyword: