Judul: Pengenalan Karakter Numeral Menggunakan Metode Ruang Eigen Dengan Pengaruh Downscale
Abstrak: Analisis Komponen Utama merupakan metode pengklasifikasian pola yang telah banyak menarik perbatian para peneliti. Ide utama dari metode ini adalah bagaimana merepresentasikan beberapa citra atau fitur-fitur citra dalam suatu dimensi ruang di mana setiap fitur individu tidak saling berhubungan. Metode ini dikenal juga sebagai metode ruang eigen. Seiring dengan banyaknya peneliti yang tertarik melakukan penelitian menggunakan metode ini, berkembang pula beberapa perangkat lunak yang mendukung penerapan metode ini. Pada penelitian ini digllllakan 200 citra yang terdiri dari 10 kelas citra. 100 citra digunakan sebagai citra pelatihan dan pengluian sedangkan 100 citra lainnya hanya digunakan untuk pengujian. Seluruh citra direpresentasikan dalam mode grayscale dan dalam bentuk vektor berdimensi 2500. Citra pelatihan akan diinisialisasikan untuk membentuk mang eigen dari masing .. masing kelas citra. Pengenalan citra dilakukan dengan eara menghitung koefisien kedekatan terbesar antara vektor citra pengujian dengan vektor hasil proyeksi. Dua macam pengujian yang dilakukan yaitu pengujian tanpa pcngaruh downscale dan dengan pengaruh downscale. Seluruh proses dalam penelitian ini diimplementasikan dengan perangkat lunak Mallab 5.3. Semakin banyak vektor eigen yang digunakan untuk memproyeksikan citra uji, maka tingkat akurasi pengenalan akan semakin baik. Penambahan vektor proyeksi menyebabkan waktu yang dibutuhkan untuk pengenalan melBadi bertambah. Proses dOlVnscaling menghasilkan suatu proses pengenalan yang membutuhkan waktu lebib sedikit. Semakin besar nilai downscale yang diberikan, semakin cepat proses pengenalan berlangsung.
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: Extracellular Expression of thermostable Geobacillus stearothermophilus T1.2RQ Lipase for Biodiesel Production
Abstrak: The extracellular expression of enzymes in an excellent secretion host such as Bacillus subtilis is a useful strategy for making enzymes of industrial significance more affordable by lowering the cost of its downstream processing. Lipases are a category of hydrolases that catalyze the hydrolysis of triglycerides to glycerol and free fatty acids. Also, lipases catalyze the hydrolysis and transesterification of other esters as well as the synthesis of esters. They can perform very specific biotransformation reactions and are widely used in food, organic synthesis, detergents, cosmetic, and pharmaceutical industries. Geobacillus stearothermophilus T1.2RQ lipase is an industrially-desired thermostable lipolytic enzyme with an excellent hydrolytic and transesterification activity. This study aimed to express T1.2RQ lipase, in B. subtilis WB800 and ensure its secretion into the extracellular medium. Three signal peptides (AmyQ, Epr, LipA) and two promoters (Pgrac01 and Pgrac100) were used in the secretory-expression of T1.2RQ lipase, based on five constructed expression vectors constructed by restriction cloning and PCR mutagenesis. Sangers sequencing was used to verify constructs to ensure they are in the correct reading frame. Recombinants vectors, pHT43 (plasmid control), pHT43-T1.2RQ, pHT43- T1.2RQ_AmyQ, pHT43-T1.2RQ_Epr, and pHT43-T1.2RQ_LipA, were transformed by electroporation into Bacillus subtilis WB800. The electroporation was successful with the optimum condition of 2500V, 200 ohms, 25µF, and 5milliseconds. Recombinant B. subtilis pHT43 (negative control) and pHT43-T1.2RQlip + signal peptides were streaked on the lipidic agar, LA+TBN. All four recombinants, including the negative control (B. subtilis WB800-pHT43), produced clear zones on the TBN agar plate after overnight incubation (fig 2), indicating the presence of a lipolytic enzyme in all of the recombinant B. subtilis cells. pHT43-T1.2RQlip + signal peptides (AmyQ, Epr, and LipA) have clear zones with significantly higher diameters than B. subtilis WB800-pHT43 (negative control). This phenomenon suggests that the recombinant thermostable lipase T1.2RQ introduced into these cells was successfully expressed, thereby increasing the lipolytic capability of its host cells T1.2RQ lipase was expressed in 50ml terrific broth medium (TB) and the expression induced with 1mM IPTG. Lipase activity assay using p-nitrophenyl esters showed that all three signal peptides directed the secretion of T1.2RQ lipase into the extracellular medium. Signal peptide, LipA, resulted in the highest extracellular activity of 5.6 U/mL, which corresponds to a 6-fold increase over the parent B. subtilis WB800 strain. Meanwhile, signal peptides, AmyQ and Epr produced 4.2 U/mL and 3.4 U/mL activity respectively. SDS-Zymogram analysis confirmed that T1.2RQ lipase was correctly processed and secreted in its original size of 44 kDa. An attempt to further increase lipase expression level by promoter optimization showed that, contrary to expectation, promoter Pgrac100 exhibited similar expression levels as the original Pgrac01. Nevertheless, the demonstration of the successful secretion of T1.2RQ lipase in this work confirms the latter as a promising approach for the industrial production of the enzyme
Keyword: Bacillus subtilis, Expression, Extracellular, Heterologous, Lipase, Thermostable