Judul: Comparison of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms for Image Clustering of Melon Leaves
Abstrak: Tanaman melon termasuk tanaman semusim yang tumbuh merambat, tanaman ini mempunyai akar tunggang yang ditumbuhi akar-akar serabut pada ujungnya dan juga memiliki daun yang berwarna hijau, permukaannya berambut, bentuk lebar menjari dengan lima sudut. Daun melon tersusun berselang-seling pada ruas-ruas batang. Tanaman melon merupakan tanaman yang rentan terhadap penyakit, baik penyakit yang disebabkan oleh virus maupun yang disebabkan oleh bakteri. Salah satu bagian tanaman yang dapat terkena penyakit adalah daun. Daun pada tanaman yang sakit umumnya berubah warna yang kemudian akan mempengaruhi daun lain dan menghambat perkembangan dan pertumbuhan tanaman tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan clustering pada citra daun melon dengan mengektraksi fitur data-data daun melon serta membandingkan metode algoritme K-Means dan Fuzzy C-Means menggunakan metode validasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 160 citra daun melon yang terdiri dari daun sehat hingga daun tidak sehat. Data yang sudah diperoleh kemudian dilakukan praproses data dan ekstraksi fitur, tahapan selanjutnya dilakukan reduksi dimensi data menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Metode yang digunakan adalah metode Clustering dengan algoritme K-Means dan Fuzzy C-Means. Hasil Clustering dari hasil reduksi data menggunakan PCA kemudian dibandingkan hasil nilai validasi Silhouette Coefficient dan Fuzzy Partition Coefficient (FPC) untuk mendapatkan hasil Clustering terbaik. Hasil perbandingan menunjukkan metode Fuzzy C-Means Clustering dengan validasi Fuzzy Partition Coefficient (FPC) bernilai 0,8359 dan metode K-Means Clustering dengan validasi Silhouette Coefficient bernilai 0,5793. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa metode Fuzzy C-Means Clustering lebih baik dari pada metode K-Means Clustering dengan k = 2 untuk cluster yang terbaik.
Keyword: Citra, Clustering, Daun Melon, Fuzzy C-Means, K-Means

Judul: Development of Fuzzy Inference System for Detection of Melon Maturity Based on HSV Image.
Abstrak: Terdapat 94 varietas melon unggulan di Indonesia, yang paling banyak dibudidayakan adalah melon jenis Alisha F1. Melon Alisha F1 memiliki keunggulan penampilan kulit luar yang menarik dengan warna kuning, dan memiliki kadar kemanisan mencapai 12.21 °Brix. Penanganan waktu panen buah melon berdasarkan umur tanaman menyebabkan ketidakseragaman terhadap tingkat kematangan buah melon. Persepsi visual manusia tentang warna buah melon untuk penilaian kematangan adalah fenomena kompleks yang bergantung pada banyak faktor, membuat penilaian seringkali tidak akurat dan tidak konsisten. Penelitian ini mengusulkan untuk mendeteksi citra buah melon menggunakan metode Fuzzy Inference System. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis metode Fuzzy Inference System untuk melihat pengaruh terhadap tingkat keberhasilan dalam mengklasifikasikan citra buah melon. Metode Fuzzy Inference System ini akan digunakan untuk mengklasifikasi buah melon menjadi tiga kategori kematangan yaitu matang, setengah matang, dan belum matang berdasarkan citra buah melon. Dalam penelitian ini, fitur citra yang digunakan untuk klasifikasi buah melon adalah fitur warna HSV (Hue, Saturation, Value). Data penelitian diambil dari Agribusiness and Technology Park (ATP) IPB Cikarawang Jalan Carang Pulang No.1, Cikarawang, Kec. Dramaga, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Data penelitian diambil pada tanggal 17 Februari 2023 – 17 Maret 2023 pukul 10:00 WIB. Data citra yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 180 citra, 60 citra kategori belum matang, 60 citra kategori setengah matang, dan 60 citra kategori matang. Penelitian ini menggunakan dua skenario dengan metode Fuzzy Inference System Mamdani, skenario pertama dengan menggunakan membership function set manual (0.5, 0.5, 0.5) berdasarkan paper sebelumnya dengan output membership function (0.5, 0.5, 0.5). Skenario kedua melakukan penentuan membership function berdasarkan deskripsi statistik data nilai HSV citra melon yang digunakan dengan nilai (0.17, 0.46, 0.90) dan output membership function yang sama pada skenario kedua. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, Fuzzy Inference System standar skenario pertama menghasilkan presentase akurasi 67% dan skenario kedua menghasilkan akurasi 82%.
Keyword: budidaya melon, deskripsi statistik, fuzzy inference system, hsv, klasifikasi

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: