Judul: Pengaruh Pola Ketiadaan Inang Terhadap Ekologi Reproduksi Snellenius manilae Ashmead (Hymenoptera: Braconidae)
Abstrak: Parasitoid Snellenius manilae memiliki potensi untuk mengendalikan hama Spodoptera litura. Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh pola ketiadaan inang S. manilae terhadap ekologi reproduksinya. S. manilae yang memiliki umur sama diberikan perlakuan berupa pola ketiadaan inang. Inang yang diberikan kepada parasitoid tersebut adalah larva instar II S. litura sebanyak 30 ekor per 1 parasitoid. Pemaparan larva S. litura ke S. manilae dilakukan selama 24 jam dan penggantian inang larva S. litura ini dilakukan setiap hari sesuai dengan perlakuan ketiadaan inang yang diuji. Ketiadaan inang di awal selama empat hari cenderung dapat meningkatkan parasitisasi S. manilae pada hari ke-8, sedangkan ketiadaan inang dua hari di tengah cenderung dapat menurunkan parasitisasi S. manilae pada hari ke-8. S. manilae yang mengalami ketiadaan inang 4 hari baik di awal maupun di akhir hidupnya cenderung dapat meletakkan telur pada hari ke-8 lebih banyak daripada pola ketiadaan inang lainnya. S. manilae yang mengalami ketiadaan inang empat hari di awal hidupnya cenderung dapat meningkatkan terjadinya superparasitisasi pada hari ke-8. Kejadian superparasitisasi terbanyak adalah dua butir telur parasitoid per inang, sedangkan kejadian yang paling sedikit adalah enam butir telur parasitoid per inang. Parasitoid S. maniale yang mengalami ketiadaan inang dapat meletakkan telur dengan jumlah yang lebih banyak pada hari pertama setelah ketiadan inang (18 butir-31 butir). Total produksi telur dan lama hidup imago S. manilae dipengaruhi oleh lamanya ketiadaan inang, sedangkan sisa telur dalam ovari S. manilae dipengaruhi baik oleh pola ketiadaan inang maupun lama ketiadaan inang. Ketiadaan inang menyebabkan total produksi telur mengalami penurunan dan lama hidup menjadi lebih panjang. Sisa telur dalam ovari S. manilae cenderung meningkat ketika ketiadaan inang terjadi di tengah masa hidupnya dan semakin meningkat ketika lama ketiadaan inang meningkat.
Keyword: 

Judul: Ketersediaan lnang Spodoptera lifura Fabricius (Lepidoptera: Noctuidae) terhadap Kemampuan Parasitisme dan Superparasitisme Tabuhan Braconid Snellenius manilae Ashmead (Hymenoptera)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh ketersediaan inang S. lifura terhadap kemampuan parasitisme dan superparasitisme parasitoid S. manilae. Pengamatan dilakukan dengan memaparkan sejumlah larva inang masing-masing 10, 20, 30, dan 40 larva pada sepasang imago parasitoid yang berada di dalam kurungan plastik. Larva inang tersebut diletakkan pada pucuk tanaman kedelai. Pemaparan dilakukan mulai pukul 06.00 - 18.00 wib. Masing-masing perlakuan dilakukan dalam 10 ulangan. Larva inang kemudian segera dibedah setelah pemaparan selesai. Selanjutnya jumlah telur yang diletakkan oleh imago parasitoid dihitung dan dicatat.
Keyword: 

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition