Judul: Optimasi Fuzzy Learning Vector Quantization Menggunakan Coronavirus Optimization pada Klasifikasi Citra Daging Babi dan Daging Sapi
Abstrak: Daging merupakan salah satu bahan pangan penting yang sangat diminati karena terdapat sumber protein hewani yang baik. Daging juga memiliki semua jenis asam amino dasar yang cukup lengkap. Masyarakat Indonesia lebih memilih daging sapi sebagai sumber protein hewani mereka karena mudah ditemukan di pasar tradisional maupun pasar modern. Kebutuhan daging sapi diindonesia terus meningkat setiap tahunnya sesuai dengan pertumbuhan jumlah penduduk. Peningkatan jumlah permintaan daging sapi tersebut membuat beberapa pedagang nakal berbuat curang untuk mendapatkan keuntungan yang besar. Pedagang nakal tersebut mencampurkan daging sapi dan daging babi menjadi daging oplosan. Kondisi pencampuran daging sapi dan daging babi ini sangat merugikan konsumen daging sapi terutama konsumen di pasar tradisional karena sulitnya membedakan daging tersebut. Konsumen di pasar juga tidak menyadari proses pencampuran daging sapi dan daging babi. Daging sapi yang dicampur dengan daging babi sebenarnya dapat dibedakan secara satu persatu, namun hal tersebut hanya bisa dilakukan oleh para ahli saja. Penelitian ini mengusulkan strategi baru klasifikasi citra daging babi, daging sapi, daging oplosan menggunakan algoritme fuzzy learning vector quantization (FLVQ) yang dilakukan proses optimasi menggunakan coronavirus optimization algorithm (CVOA) berdasarkan fitur warna dan fitur tekstur daging. Strategi usulan tersebut akan dibandingkan dengan algoritme learning vector quantization (LVQ) dan fuzzy learning vector quantization (FLVQ) untuk melihat pengaruh optimasi CVOA pada algoritme FLVQ terhadap tingkat keberhasilan dalam mengklasifikasikan citra daging babi, daging sapi, dan daging oplosan. Pendekatan hue saturation value (HSV) digunakan untuk fitur warna dan gray level co-occurrence matriks (GLCM) digunakan untuk fitur tekstur. Penelitian ini menggunakan data primer dan sekunder. Data primer diambil pada hari minggu tanggal 31 Oktober 2021 di dua tempat untuk 2 jenis daging yang berbeda. Daging babi diambil secara langsung ke pasar Wisata Pasar Bawah Pekanbaru yang beralamat di Jalan Saleh Abas, Kelurahan Kampung Dalam, Kecamatan Senapelan, Kota Pekanbaru Riau. Daging babi dibeli dengan berat 1000 gram. Daging sapi diambil secara langsung ke pasar Cipuan Jalan Jadirejo Kecamatan Sukajadi Kota Pekanbaru Riau. Daging sapi dibeli dengan berat yang sama dengan daging babi. Data primer berjumlah 720 citra, 600 citra sebagai data latih yang terdiri dari 200 citra daging sapi, 200 citra daging babi dan 200 citra daging oplosan. 120 citra sebagai data validasi yang terdiri dari 40 citra daging sapi, 40 citra daging babi, dan 40 citra daging oplosan. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diambil dari penelitian sebelumnya sebagai data uji. Data sekunder pada penelitian ini berjumlah 120 citra yang terdiri dari 60 citra daging sapi, 50 citra daging babi, dan 10 citra daging oplosan. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, pada multiclass algoritme LVQ mendapatkan persentase akurasi 50,83%, algoritme FLVQ mendapatkan persentase akurasi 51,67%, dan algoritme FLVQ-CVOA mendapatkan hasil akurasi 85,83%. Proses pengujian yang dilakukan pada binary class algoritme LVQ mendapatkan hasil akurasi tertinggi 71,25%. Algoritme FLVQ mendapatkan hasil akurasi tertinggi 94,28%. Algoritme FLVQ-CVOA mendapatkan persentase hasil akurasi tertinggi 96,36%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa strategi usulan menghasilkan persentase akurasi yang lebih baik pada pengujian multiclass dan binary class. Parameter koefisien fuzzyness dan learning rate yang digunakan pada proses klasifikasi LVQ, FLVQ, dan FLVQ-CVOA sangat mempengaruhi tingkat akurasi., Meat is an important food ingredient that is in great demand
Keyword: beef and pork, coronavirus optimization, feature extraction, fuzzy learning vector quantization

Judul: Autentikasi Daging Sapi, Kerbau, Babi dan Babi Hutan Menggunakan Colorimetric, Analisis Citra dan Mikrostruktur Otot
Abstrak: Maraknya kasus pemalsuan daging yang terjadi di beberapa daerah di Indonesia sangat meresahkan masyarakat. Pemalsuan/pencampuran daging ini dipicu oleh perbedaan harga antara daging babi hutan (celeng), babi, kerbau dan sapi. Kondisi tersebut dimanfaatkan oleh para oknum pedagang yang menjual daging babi hutan sebagai daging sapi, daging sapi sebagai daging kerbau, ataupun sebaliknya, tergantung harga yang lebih mahal. Hal ini dapat menjadi isu yang sangat sensitif terutama bagi kaum muslim yang diharamkan untuk mengonsumsi daging babi dan babi hutan. Konsumen biasanya menggunakan warna dan penampakan atau tekstur daging untuk memilih produk daging. Namun, sulit untuk membedakan berbagai jenis daging merah secara visual dan kualitatif karena sekilas hampir mirip. Oleh sebab itu, penting untuk dilakukan pengembangan dan penerapan metode yang kuat, cepat dan murah pada segi warna dan tekstur untuk menentukan keaslian daging di tingkat penjualan. Penelitian ini menggunakan metode colorimetric, analisis citra dan mikrostruktur otot untuk mengkarakterisasi dan mengklasifikasikan jenis daging dan otot. Penelitian dilakukan terhadap 2 jenis otot (Semitendinosus dan Vastus lateralis) dari 4 jenis daging spesies berbeda (sapi, kerbau, babi, babi hutan). Analisis data multivariat (PCA, Principal Component Analysis) digunakan untuk melihat pola klasifikasi antar spesies menggunakan data parameter warna dari chromameter (nilai L*, a*, b*, h, C*, X, Y dan Z) dan nilai HSV dari citra daging. Hasil penelitian menunjukkan bahwa warna daging berpotensi menjadi parameter untuk menentukan jenis daging, baik dengan menggunakan chromameter maupun dengan analisis citra. Penelitian ini menunjukkan kebenaran yang beredar di masyarakat selama ini (khususnya di Indonesia), yaitu daging babi memiliki tingkat kecerahan paling tinggi dan paling berbeda di antara keempat jenis daging yang diuji berdasarkan ciri warnanya. Sementara itu, daging babi hutan, kerbau dan sapi memiliki warna yang hampir sama, walaupun daging sapi memiliki warna agak kekuningan dan daging kerbau memiliki tingkat warna kemerahan yang paling tinggi. Otot Semitendinosus dan Vastus lateralis memiliki intensitas warna yang berbeda (Vastus lateralis memiliki intensitas warna yang lebih gelap). Daging babi hutan memiliki warna yang mirip dengan daging sapi, tetapi tekstur keduanya sangatlah berbeda. Secara subjektif, daging babi hutan memiliki tekstur yang halus, terbukti dengan nilai median luas serabut ototnya yang paling kecil. Walaupun parameter tekstur menggunakan GLCM (Gray Level Cooccurrence Matrix) dan pemodelan PCA pada analisis citra yang dilakukan pada penelitian ini belum dapat mengelompokkan daging berdasarkan jenis ternak atau ototnya, kombinasi keduanya (karakteristik warna dan tekstur) sangat memungkinkan untuk digunakan sebagai pembeda dalam teknik autentikasi daging.
Keyword: color, image analysis, meat, multivariate data analysis, muscle  microstructure

Judul: Peranan Pemimpin Informal dalam Menggerakan Partisipasi Masyarakat  untuk Pembangunan Desa
Abstrak: Pendekatan pembangunan yang banyak diterima para ahli adalah pendekatan dari bawah ke atas (bottom up) yang berarti bahwa dalam pembangunan diperlukan keikutsertaan rakyat. Keikutsertaan tidak hanya pada tahap merencanakan pembangunan, akan tetapi juga ikut dalam melaksanakan, bahkan sampai pada menilai hasil-hasil pembangunan (Cohen dan Uphoe 1977; Dusseldorp, 1981; Slamet, 1993). Agar rakyat yang berhimpun dalam kelompok-kelompok dapat ikut serta, mereka harus memiliki sejumlah kualifikasi yang diperlukan untuk itu.
Keyword: