Judul: Rancangan Media Pengisi Kemasan untuk Transfortasi Udang Windu Tambak (Peneeus monodon Fab.) Hidup dalam Media Bukan Air
Abstrak: Udang merupakan andalan komoditi ekspor hasil perikanan dan sebagai sumber devisa penting bagi Indonesia. Ekspor udang memberikan kontribusi devisa 60-75% dari seluruh ekspor hasil perikanan (Soekarto dan Wibowo, 1993). Sementara itu, di pasaran internasional terdapat kecenderungan pergeseran permintaan komoditi perikanan dari bentuk beku ke bentuk hidup.
Keyword: 

Judul: Disain kemasan udang windu hidup (Penaeus monodon Fab) untuk transportasi sistem kering
Abstrak: Udang merupakan hasil perikanan yang cukup penting dalam menghasilkan devisa negara melalui ekspor non migas. Ekspor udang memberikan kontribusi devisa sebesar 60-75 persen dari seluruh ekspor hasil perikanan (Soekarto dan Wibowo, 1993). Akhir- akhir ini, di pasaran internasional terdapat kecenderungan pergeseran permintaan komoditas perikanan dari bentuk beku ke bentuk hidup. Kebutuhan dunia akan produk- produk hasil perikanan dalam bentuk hidup diperkirakan akan terus meningkat sesuai dengan meningkatnya kesejahteraan penduduk dunia (Wibowo, 1990a). Peluang ini perlu dimanfaatkan untuk komoditas udang, karena selain permintaan pasar akan komoditas udang masih terbuka, juga karena harga udang hidup dapat mencapai 3-4 kali harga udang beku. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang kemasan yang cocok untuk mengemas udang, untuk mempertahankan suhu media kemasan tetap rendah sehingga udang tidak cepat mati, untuk mempelajari sistem transfer panas atau pindah panas pada kemasan yang terbuat dari poliuretan yang kemudian dibandingkan dengan kemasan stirofom, dan mempelajari penggunaannya untuk transportasi udang hidup dengan sistem kering. Untuk keperluan di atas telah dikaji suatu disain kemasan udang windu hidup dengan menggunakan kotak kemasan poliuretan. Kotak poliuretan yang digunakan dalam penelitian ini merupakan kotak kemasan yang terbaik dengan ketebalan sekitar 2,5 cm dan densitas 42 >= d >= 44kg / (m ^ 3) Dari pengujian kemasan dingin, diperoleh hasil bahwa kotak dengan densitas antara 42 >= d >= 44kg / (m ^ 3) dan ketebalan 2,5 cm dapat mempertahankan suhu media pengisi lebih baik dari kotak lain (stirofom, kotak dengan ketebalan 2,0 cm dan densitas 37 >= d > 40kg / (m ^ 3) 40 >= d > 42kg / (m ^ 3) 42 >= d >= 44kg / (m ^ 3) serta kotak dengan ketebalan 2,5 cm dan densitas yang sama. Media pengisi yang digunakan adalah serbuk gergaji. Kemudian dilakukan pengujian kadar air sehingga diperoleh kadar air serbuk gergaji kering 16,83 persen, kadar air serbuk gergaji lembab sebesar 39,81 persen, kadar air serbuk gergaji dingin 42,75 persen dan kadar air serbukgergaji setelah pengujian meningkat menjadi 43,07 persen. Panas jenis serbuk gergaji kering dan panas jenis air laut yang diperoleh adalah 0,707 kal/gr °C dan 1,488 kal/gr °C. Sedangkan panas jenis media pengisi (campuran) untuk masing-masing-masing kotak hampir sama tetapi kapasitas panasnya berbeda. Panas jenis campuran dari media pengisi rataannya adalah 4098,56 J/ kg °C dan kapasitas panas terbesar berkisar 71 636,74 Joule. Dari pengujian kemasan dengan menggunakan udang yang dilakukan dalam penelitian ini diperoleh persentase udang yang mati selama pengemasan. Udang yang dikemas dalam kotak poliuretan terbagi atas dua lapisan. Tiap lapisan berisi 10 ekor udang. Persentase mortalitas udang yang paling kecil terdapat pada penyimpanan kemasan selama 19 jam yaitu sebesar 10 persen pada lapisan atas dan 50 persen pada lapisan bawah. Faktor yang mempengaruhi kecilnya persentase mortalitas udang ini adalah mutu udang yang segar, sehat, dan berwarna kebiru-biruan pada saat akan dikemas serta kelembaban serbuk gergaji yang digunakan sebagai media pengisi. ...
Keyword: 

Judul: Development of Face Recognition Model using Bi-2DPCA and Support Vector Machine
Abstrak: The human face is always used in the application of access control systems, identity authentication systems, surveillance systems and security systems. Some researh on face recognition has been proposed with a variety of methods, such as Eigen Faces, Fisher’s Linear Discriminant, Bayesian Networks, Neural Networks,Hidden Markov Model, and so on. But all the above mentioned methods have limitations, such as dealing with the size of the image and lighting and learning time are too long. In a study to obtain an alternative method for face recognition, Le TH and Bui L (2011) conducted research model of face recognition with Two- DimensionalPrincipal Component Analysis (2DPCA) and Support Vector Machine (SVM) using AT&T face image data. The results of these studies that the accuracy of face recognition use 2DPCA and SVM was 97.3% and PCA-SVM was 95.2%. Then in 2010, Bi-2DPCA uses as alternative method of face recognition performed by Yang J et al. (2010). In a study comparing methods of Bi-2DPCA, 2DPCA and PCA. The conclusion that the use of Bi-2DPCA generating and computational accuracy was better than 2DPCA and PCA Based on research conducted by Le TH and Bui L (2011) and Yang J et al. (2010), conducted research for the development of models of face recognition using dimension reduction technique Bi-2DPCA and Support Vector Machine (SVM) as pattern recognition. 1DPCA and 2DPCA dimension reduction technique are used as comparison measure dimensions and computing time than using Bi-2DPCA technique. To help SVM in recognizing human faces, SVM use linear, polynomial and radial basis function (RBF) kernel function. When using RBF kernel, used for the RBF kernel, the parameter for sigma is 2-15 up to 23 and the value of C starting from 2-5 up to 214 which have been used in a study conducted by Le TH and Bui L (2011). Facial image data used are taken from the ORL Face Database AT&T Laboratory, which contain 40 faces, each face with 10 images, and total of image 400 pieces. Validation is done by Leave-One-Out (LOO) cross validation, so that for each pair of extraction and classifier method is 10 trials. One against all method used to help SVM in classifying the ORL face data consists of 40 classes, to reduce the computational time. From the results of tests on 36 models of face recognition , Bi-2DPCA85% with the help of a linear kernel generates the highest level of face recognition accuracy of 94.25 %, and the lowest accuracy rate of 24.50 % was obtained with 1DPCA-kernel polynomial ordo 3 . While the lowest computational time of 15.34 seconds when component is used by 85 % computation time and a maximum of 252.68 seconds when component is 95 %. There are several things that could be concluded that: pattern accuracy on each kernel feature extraction are the same. This means that there is no relationship between the feature extraction used by the kernel to the SVM. The second is, in this study SVM cannot classify large dimension data. From the results of tests on 36 models of face recognition, Bi2DPCA85% with the help
Keyword: Face Recognition, Principle Component Analysis, Kernel, Support Vector Machine, Leave-one Out Cross Validation