Judul: Model Persamaan Laju Kerusakan Fisik Akibat Memar pada Buah Salak Pondoh dengan Pengolahan Citra
Abstrak: Tingkat konsumsi buah-buahan rakyat Indonesia terus meningkat. Hal ini nampak dari meningkatnya konsumsi per kapita dari 26.52 kg pada tahun 1988 menjadi 27.40 kg pada tahun 1992 dan 30 kg pada tahun 1995 (Winamo,1995). Tantangan yang dihadapi bangsa Indonesia adalah buah-buahan bersifat musiman dan penanganan pasca panen yang masih sederhana yang menyebabltan masih banyaknya buah yang rusak sehingga mutu buah menurun. Buah salak merupakan tanaman asli Indonesia yang sudah banyalc dibudidayakan balkan sampai diekspor. Produksi buah salak terus mengalami peningkatan dari 97.458 ton pada tahun 1989 inenjadi 525.461 ton pada tahun 1997 (BPS, 1998). Salah satu tujuan dalam penanganan pasca panen salak adalah menjaga agar mutu salak tetap baik. Hal yang menjadi kendala adalah kerusakan mekanis buah salak dalam pengangkutan masih tinggi sehingga altan menurunkan mutu buah salak tersebut.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Suhu dan penggunaan Sistim Penyimpanan Atmosfir Termodifikasi terhadap Mutu Buah salak (Tandanan) serta Penggunaan Fungisida sebagai Penghambat Pertumbuhan Kapang Penyebab Kerusakan Buah
Abstrak: Salak (Salacca edulis Reinw.) merupakan salah satu jenis buah tropis yang dihasilkan Indonesia dan dapat dlperoleh sepanjang tahun. Pada bulan-bulan tertentu (oktober-Januari, Juli-Agustus) produksi salak cukup banyak dan kadang-kadang melebihi kemampuan pemasaran. Sebagai komoditi yang mudah rusak, penanganan lepas panen buah salak memerlukan perbaikan-perbaikan, yaitu dalam ha1 cara pemanenan, pengangkutan, penyimpanan, pengolahan dan pengawetannya. Pemetikan buah salak dari tandannya dapat mengakibatkan terjadinya luka pada daging buah. Luka, memar, terpotong atau lainnya akan mengakibatkan terjadinya reaksi pencoklatan pada buah salak. Reaksi ini juga menyebabkan tekstur buah menjadi lunak dan tidak menguntungkan secara orqanoleptik serta dapat mempercepat terjadinya proses kerusakan.
Keyword: 

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: