Judul: Pengenalan Karakter Numeral Menggunakan Metode Ruang Eigen Dengan Pengaruh Downscale
Abstrak: Analisis Komponen Utalna nlerupakan metode pengklasifikasian pola yang telah banyak menarik perhatian para peneliti. Ide utalua dari metode ini adalah bagaimana merepresentasikan beberapa citra atau fitur-fitur ciha dalani suatu di~nensi ruang di lnana setiap fitw individu tidak saling berhubungan. Metode ini dikenal juga sebagai metode ruang eigen. Seiring dengan banyaknya peneliti yang tertarik melakukan penelitian nle~lggunakan ~netode iiii, berkembang pula beberapa perangkat lunak yang lnendukung penerapan lnetode ini. Pada penelitian ini dig~uiakan2 00 citra yang terdiri dari 10 kelas citra. 100 ciha digunakan sebagai citra pelatihan dan pengujian sedangkan 100 ciha lainnya hanya digunakan untuk pengujian. Selwuh citra direpresentasikan dalam ~ilodeg rayscale dan dalam bentuk vektor berdimensi 2500. Citra pelatihan akan diinisialisasikan untuk metnbenhlk ruang eigen dari masing-masing kelas citra. Pengenalan citra dilakukan dengan cara mengliitung koefisien ltedekatan terbesar antara vektor citra pengujian dengan vektor hasil proyeksi. Dua lnacaln pengujian yang dilakukan yaitu pengujian tanpa pcngasuh downscale dan dengan pengaruh downscale. Seluruh proses dala~n penelitian ini diimplementasikan dengan perangkat lunak iLlnllnb 5.3. Se~nakinb anyak vektor eigen yang digunakan untuk meniproyeksikan ciwa uji, maka tingkat akurasi pcngenalan akan senlakin baik. Per~ambahanv ektor proyeksi ~nenyebabkanw aktu ya~gd ibutuhkan untuk pengenalan menjadi bertambah. Proses do~vnscali~?mg enghasilkan suatu proses pengenalan yang n~enibutuhkanw aktu Iebih sedikit. Se~nakinb esar nilai rlo~vr~scaylacn g diberikan, se~nakinc epat 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: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity