Judul: Identifikasi penyakit tanaman menggunakan fast fourier transform dan local binary pattern dengan probabilistic neural network (studi kasus tanaman Anthurium dan padi)
Abstrak: Plant diseases can result in death and decreased quality and quantity of agricultural products that are economically significant to cause losses for farmers. This research proposes a new system to identify plant disease automatically based on plant leaf image. Fast Fourier Transform (FFT) and Local Binary Patterns (LBP) are used to extract the features. There are nine features had been resulted by FFT i.e. mean, variance, different value of maximum and minimum levels, different value of maximum and mean levels, standard deviation, skewness, kurtosis, entropy, and the highest pixel value. Then these features are combined and classified using Probabilistic Neural Network. The result shows us that these features can be used to identify plants disease, best accuracy to indentify plants disease is 85.56%. The proposed system is promising since it is capable to identify disease plants species efficiently and accurately.
Keyword: 

Judul: pengukuran kinerja k-nearest neighbors dan self organizing maps menggunakan fast fourier transform untuk identifikasi penyakit tanaman (studi kasus : tanaman padi dan anthurium)
Abstrak: Plant diseases can reduce the plant sale price, resulting in losses on farmers especially in the economic field. Eradication of the diseases has been done, but determining the type of disease is still difficult. This research proposed a new study on measuring for automatically identification of plant disease based on leaf image with the input of digital image. Detection process started with feature extraction using Fast Fourier Transform and the identification process using the k-Nearest Neighbor (kNN) and Self Organizing Maps (SOM). This study, used the image which consists of six hundred pieces of images, that divided into six classes consisting of 70% for train data and 30% for test data. The experimental result showed that identification of plant disease using k-NN is better than that of SOM. The accuracy achieved 76% and 62% for k-NN and SOM respectively.
Keyword: 

Judul: Kajian Penggunaan Zeolit dan Kalsium Oksida sebagai Sumber Pemanas Kemasan Kaleng Panas Sendiri (self-heating can).
Abstrak: Penelitian ini mengkaji penggunaan zeolit sebagai alternatif sumber pemanas pada kemasan kaleng panas sendiri yang umumnya menggunakan kalsium oksida. Pada penelitian ini telah dilakukan proses kalsinasi pada suhu 550 oC selama 24 jam terhadap zeolit dan kalsium oksida untuk pembakaran awal dengan tujuan menghilangkan zat-zat yang tidak diinginkan. Kemudian telah dilakukan pengukuran suhu reaksi campuran sejumlah sampel dengan sejumlah air pada masing-masing perbandingan. Hasil penelitian menunjukkan reaksi air dengan kalsium oksida menghasilkan suhu tertinggi pada perbandingan 3:1 dengan ratarata perubahan suhu 46.37 oC. Sedangkan reaksi air dengan zeolit menghasilkan suhu tertinggi pada perbandingan 1:2 dengan rata-rata perubahan suhu 39.27 oC. Massa kalsium oksida yang digunakan 5.00 gram dan zeolit yang digunakan 28.00 gram. Kemudian telah dilakukan pengukuran perubahan volume sampel yang direaksikan dengan air, hasilnya kalsium oksida dan air memiliki kenaikan volume 1.00 ml sedangkan zeolit memiliki kenaikan volume 2.00 ml. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa zeolit ternyata belum mampu untuk menggantikan kalsium oksida sebagai sumber pemanas self-heating can dari aspek kapasitas panas yang dihasilkan dan nilai ekonomis penggunaan bahan.
Keyword: kaleng panas sendiri, kalsium oksida, kemasan aktif, sumber pemanas, zeolit