Judul: Implementasi Dan Analisis Algoritma Linear Discriminant Dan Local Linear Discriminant Dalam Mengklasifikasi Gender Dengan Praproses Principal Component Analysis
Abstrak: Ada beberapa variasi dalam proses pengenalan wajah, salah satunya adalah pengklasitikasian gender. Dalarn mengklasifikasikan gender pun ada beberapa metode yang digunakan, yaitu metode yang merepresentasikan wajah ke dalam bentuk geometrik (measurement-based models), seperti menghitung jarak, sudut. dan daerah antara bagian·bagian utama wajah yaitu mata, hidung, atau dagu_ Namun metode tersebut kurang optimal. Metode laitmya adalah merepresentasikan wajah ke dalam bentuk piksel (pixel·based models). Metode pixel·based models yang juga dijadikan sebagai landasan teori penelitian ini mentransfonnasi citra wajah ke dalam piksel·piksel. Karena dimensi piksel hasil transformasi tersebul berukuran besar kemudian diJakukan reduksi dimensi (preprocessing) dengan menggunakan anal isis komponen utama (principal component analysis) yang juga dikenal dengan metode eigenjace. Selanjutnya hasil preprocessing tersebul dilanjutkan dengan proses pengenalan (dalam hal ini proses pengklasiflkasian gender). Algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasi gender pada penelitian ini adalah algoritma Linear Discriminant (LO) dan Local Linear Discriminant (LLO). Kedua algoritma tersebut merupakan algoritma pengklasifikasi, yang mengklasifikasikan sekumpulan objek (input) menjadi dua kelas (output). Oalam percobaan ini menggunakan 200 citra wajah pria dan 200 citra wajah wan ita. Untuk mengetahui pengaruh rambut dalam proses klasifikasi, maka dilakukan manipulasi terhadap citra wajah dengan menghilangkan bagian rambut. Oengan demikian didapat dua kelompok bahan percobaan, yaitu citra wajah lengkap (dengan rambut) dan citra wajah tidak lengkap (tanpa ram but). Jackknife schema ialah salah satu cara efektif untuk memanfaatkan data citra yang digunakan sebagai input metode, yaitu secara acak membagi data citra tersebUl menjadi training face dan test face. Training face ini berguna sebagai pembuat eigenface, kemudian training face dan test face bersama-sama digunakan untuk mengetes kemampuan algoritma. Koefisien eigenface yang dibahas pada percobaan ini adalah eigenface ke-I, 2, 8,17,3], dan 50, karena hasil yang diperoleh dianggap mewakili. Oari hasil percobaan yang dilakukan, tingka
Keyword: 

Judul: Penggunaan analisis komponen utama dan jaringan syaraf propagasi balik untuk pengenalan wajah
Abstrak: Pada beberapa kegiatan kehidupan, misalnya pertahanan, militer, perdagangan, ataupun kependudukan, atau yang lainnya diperlukan suatu proses validasi atau identifikasi personal. Dengan berkembangnya komputer, maka perlu dilakukan otomatisasi proses pengenalan personal tersebut. Untuk mengenali seseorang diperlukan bagian yang khas (unik) yaitu bagian yang mampu membedakan antara seorang dengan yang lainnya. Bagian yang khas dari manusia diantaranya adalah wajah, sidik jari, iris, retina, tanda tangan, dan suaranya. Penelitian ini menggunakan kekhasan wajah untuk mengenali seseorang. Mengingat dimensi citra yang terlalu besar, maka dilakukan penciutan dimensi citra wajah dengan dua cara. Pertarna, mengambil bagian-bagian yang merupakan pembeda antar wajah, yaitu mata kiri, mata kanan, hidung, dan mulut. Kedua, melakukan transformasi wajah dengan analisis komponen utama (principal component analysis). Dengan metode ini, setiap wajah ditransformasi ke m komponen utama pertarna (dalam penelitian ini m yang digunakan adalah 8 dan 14) dan satu nilai yang mencerminkan panjang komponen acak. Teknik pengenalan wajah yang digunakan adalah jaringan syaraf tiruan dengan pelatihan memakai metode propagasi balik. Arsitektur jaringan yang digunakan adalah layer jamak dengan satu layer hidden dan 30 neuron pada layer hidden tersebut. Dalam penelitian ini digunakan 36 citra wajah sebagai data pelatihan jaringan. Citra ini didapat dari pemotretan 6 orang dengan posisi lurus, serong ke kiri, serong ke kanan, ditambah manipulasi citra dengan rotasi ke kiri, rotasi ke kanan, dan pencerminan dari posisi lurus. Untuk mengetahui kehandalan dari teknik yang digunakan, dipakai 36 citra dari hasil pemotretan ulang sebagai data uji pengenalan. Percobaan dilakukan pada 8 dan 14 komponen utarna pertarna baik tanpa komponen acak maupun dengan komponen acak pada berbagai toleransi galat pelatihan (0.1, 0.01, 0.001, 0.0001). Hasil percobaan yang dicatat adalah waktu pelatihan, epoh, dan tingkat pengenalan. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan, terlihat bahwa penambahan komponen acak pada 8 komponen utama pertarna dan toleransi galat pelatihan 0,01 menghasilkan tingkat pengenalan yang lebih baik daripada tanpa menggunakan komponen acak, yaitu 91,67% dimana dari 36 citra wajah yang diuji hanya 33 citra wajah saja yang berhasil dikenali. Selain itu juga penggunaan komponen acak membuat waktu pelatihan dan epoh menjadi lebih lama dibanding tanpa menggunakan komponen acak.
Keyword: 

Judul: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: