Judul: Pengembangan model evaluasi tingkat kemanisan buah melon berjaring menggunakan voting Feature Intervals
Abstrak: Melon merupakan salah satu jenis buah yang populer dan banyak dikonsumsi oleh masyarakat. Oleh karena itu menjadi sangat penting, baik bagi pedagang maupun bagi konsumen, untuk dapat Smengetahui tingkat kemanisan buah melon secara cepat, akurat, dan praktis tanpa harus dikupas terlebih dahulu. Tingkat kemanisan buah melon, secara umum, diprediksi berdasarkan kualitas fisik dengan menggunakan indera manusia, yaitu dengan diraba kekasaran kulitnya, dicium aromanya, dan dilihat penampakan fisik buahnya. Namun cara ini memiliki beberapa kelemahan, yaitu hasilnya tidak konsisten karena adanya unsur kelelahan, dan subyektifitas penguji. Pada penelitian ini digunakan algoritma Voting Feature Intervals (VF15) untuk mengevaluasi tingkat kemanisan buah melon berjaring dengan menggunakan beberapa ciri morfologi buah sebagai masukan algoritma klasifikasi VF15. Klasifikasi terhadap data melon berjaring dilakukan melalui beberapa tahapan proses, yaitu pembagian data menjadi data latih dan data uji berdasarkan metode 3-fold cross validation, pelatihan untuk melihat domain permasalahan data, dan prediksi (klasifikasi) untuk menduga kelas dari suatu instance baru. Tingkat akurasi algoritma VF15 dalam memprediksi instance buah melon sesuai dengan kelasnya, yaitu adalah kelas tawar, kelas sedang, dan kelas manis adalah sebesar 65% dengan total jumlah melon berjaring sebanyak 80 instances. Kelas tawar diprediksi sebagai kelas tawar dengan tingkat akurasi sebesar 50%, kelas sedang diprediksi sebagai kelas sedang dengan tingkat akurasi sebesar 58,33%, dan kelas manis diprediksi sebagai kelas manis dengan tingkat akurasi sebesar 73,81%. Rendahnya tingkat akurasi yang dicapai algoritma VF15 disebabkan oleh beberapa faktor, yaitu: (1) tidak terdapatnya pola pendistribusian vote di antara ketiga kelas pada setiap feature, (2) terdapat beberapa kelas saling berbagi interval dengan memberikan vote pada interval yang sama, dan (3) terdapat beberapa feature yang memiliki interval untuk kelas manis lebih panjang daripada interval kelas-kelas lainnya yang menyebabkan hanya kelas manis yang diprediksi dengan baik. Ketiga faktor tersebut juga menyebabkan tidak terdapatnya nilai feature yang dapat mencirikan kelas yang ada.
Keyword: melon berjaring, klasifikasi, oting feature intervals, 3-fold cross validation

Judul: Development of Fuzzy Inference System for Detection of Melon Maturity Based on HSV Image.
Abstrak: Terdapat 94 varietas melon unggulan di Indonesia, yang paling banyak dibudidayakan adalah melon jenis Alisha F1. Melon Alisha F1 memiliki keunggulan penampilan kulit luar yang menarik dengan warna kuning, dan memiliki kadar kemanisan mencapai 12.21 °Brix. Penanganan waktu panen buah melon berdasarkan umur tanaman menyebabkan ketidakseragaman terhadap tingkat kematangan buah melon. Persepsi visual manusia tentang warna buah melon untuk penilaian kematangan adalah fenomena kompleks yang bergantung pada banyak faktor, membuat penilaian seringkali tidak akurat dan tidak konsisten. Penelitian ini mengusulkan untuk mendeteksi citra buah melon menggunakan metode Fuzzy Inference System. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis metode Fuzzy Inference System untuk melihat pengaruh terhadap tingkat keberhasilan dalam mengklasifikasikan citra buah melon. Metode Fuzzy Inference System ini akan digunakan untuk mengklasifikasi buah melon menjadi tiga kategori kematangan yaitu matang, setengah matang, dan belum matang berdasarkan citra buah melon. Dalam penelitian ini, fitur citra yang digunakan untuk klasifikasi buah melon adalah fitur warna HSV (Hue, Saturation, Value). Data penelitian diambil dari Agribusiness and Technology Park (ATP) IPB Cikarawang Jalan Carang Pulang No.1, Cikarawang, Kec. Dramaga, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Data penelitian diambil pada tanggal 17 Februari 2023 – 17 Maret 2023 pukul 10:00 WIB. Data citra yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 180 citra, 60 citra kategori belum matang, 60 citra kategori setengah matang, dan 60 citra kategori matang. Penelitian ini menggunakan dua skenario dengan metode Fuzzy Inference System Mamdani, skenario pertama dengan menggunakan membership function set manual (0.5, 0.5, 0.5) berdasarkan paper sebelumnya dengan output membership function (0.5, 0.5, 0.5). Skenario kedua melakukan penentuan membership function berdasarkan deskripsi statistik data nilai HSV citra melon yang digunakan dengan nilai (0.17, 0.46, 0.90) dan output membership function yang sama pada skenario kedua. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, Fuzzy Inference System standar skenario pertama menghasilkan presentase akurasi 67% dan skenario kedua menghasilkan akurasi 82%.
Keyword: budidaya melon, deskripsi statistik, fuzzy inference system, hsv, klasifikasi

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: