Judul: Karakterisasi Kualitas Floss Ulat Sutra Eri (Samia cynthia ricini)
Abstrak: Ulat sutra Samia cynthia ricini (Lepidoptera: Saturniidae) atau ulat sutra Eri merupakan serangga dengan makanan utamanya jarak kepyar dan daun singkong. Salah satu produk yang dihasilkan oleh ulat sutra ini adalah floss yang merupakan bagian terluar dari kokon yang berfungsi sebagai kerangka awal pembuatan kokon. Floss sutra Eri belum banyak dimanfaatkan karena masih belum diketahui karakteristiknya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik kualitas floss ulat sutra Eri yang diberi tiga perlakuan berbeda yaitu undegumming (UD), degumming H₂O (DH), dan degumming Na₂CO₃ (DN). Rancangan penelitian menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) tiga perlakuan pada sampel. Karakterisasi kualitas floss meliputi analisis morfologi floss, sifat mekanik, kristalinitas, dan gugus fungsional. Data dianalisis menggunakan ANOVA. Hasil penelitian menunjukkan karakteristik floss DN dan DH memiliki permukaan yang lebih bersih dari serisin. Hasil tersebut berimplikasi pada hasil analisis mekanik yang ditunjukkan melalui tensile strength dan analisis kristalinitasnya, bahwa floss UD mempunyai nilai yang lebih rendah dibanding floss setelah degumming (DH atau DN). Perlakuan pada degumming baik DH dan DN tidak mempengaruhi gugus fungsional dari floss karena protein seratnya masih sama.
Keyword: crystallinity, Eri silk floss, , morphology, Samia cynthia ricini

Judul: Karakteristik Kokon Ulat Sutra Eri (Samia cynthia ricini) berdasarkan Corak Tubuh Ulat yang Berbeda
Abstrak: Samia cynthia ricini (Lepidoptera: Saturniidae) atau yang juga dikenal dengan ulat sutra eri adalah serangga penghasil serat sutra komersial yang telah banyak didomestikasi untuk diperdagangkan. Ulat sutra eri memiliki beberapa warna dan corak tubuh yang beragam. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi karakteristik kokon ulat sutra eri (Samia cynthia ricini) berdasarkan corak tubuh yang berbeda dan pemindahan kokon. Perlakuan penelitian ini adalah jenis corak tubuh ulat dan pemindahan kokon. Ulat S. c. ricini yang digunakan berwarna putih dan memiliki dua corak tubuh yang berbeda yaitu polos (plain) dan bintik hitam (spotted). Perlakuan pemindahan kokon dilakukan pada hari ke-3 mengokon. Penelitian ini menggunakan Rancangan acak lengkap (RAL) pola faktorial (2x2). Data dianalisis menggunakan Analysis of Variance (ANOVA) dan dilanjutkan dengan uji Tukey. Hasil penelitian menunjukkan diameter kokon pada bagian posterior pada corak spotted lebih tinggi dibandingkan corak plain. Hal ini akan mempengaruhi bentuk kokon dari kedua corak. Bobot kulit kokon yang dihasilkan dari corak plain lebih tinggi dibandingkan dengan corak spotted. Perlakuan pemindahan kokon saat fase mengokon menyebabkan bobot floss lebih tinggi dan penurunan pada panjang kokon, bobot kulit kokon, dan persentase kulit kokon.
Keyword: bintik hitam (spotted), polos (plain), Samia cynthia ricini, kokon, pemindahan

Judul: Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Dengan Zone Based Feature Extraction Menggunakan Metode Klasifikasi Bacpropagation
Abstrak: Automatic license plate identification is one of the important features required for vehicle data recording system to be use in applications such as parking system, automatic highway gate system, etc. Several research has been conducted to devise a reliable method to identify vehicle license plate. In this research, we aim to implement an automatic license plate identification system using the zone based feature extraction method and artificial neural network for classification. The data is obtained from 100 units of vehicle using a 5 MP mobile phone camera. The preprocessing step consists of converting the images to grayscale, followed by noise reduction using median filter, edge detection using Canny with a threshold of 0,2 and 0,5. Afterwards, we perform segmentation using 8-connected labelling component to obtain the characters. The zone based feature extraction used is image centroid and zone using the most efficient zone. The fastest and the highest accuracy will be choosen as the most efficient zone. In this research 14 zone extraction have an efficient result. We used the backpropagation neural network with 25 input neurons, 30 hidden neurons, and 36 output neurons representing each characthers (alphabet and numerals). The best result for indvidual character recognation is 85,32% while the best recognition rate for the whole plate is 40,61%
Keyword: