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: Pengenalan Karakter Numeral Menggunakan Metode Ruang Eigen Dengan Pengaruh Downscale
Abstrak: Analisis Komponen Utama merupakan metode pengklasifikasian pola yang telah banyak menarik perbatian para peneliti. Ide utama dari metode ini adalah bagaimana merepresentasikan beberapa citra atau fitur-fitur citra dalam suatu dimensi ruang di mana setiap fitur individu tidak saling berhubungan. Metode ini dikenal juga sebagai metode ruang eigen. Seiring dengan banyaknya peneliti yang tertarik melakukan penelitian menggunakan metode ini, berkembang pula beberapa perangkat lunak yang mendukung penerapan metode ini. Pada penelitian ini digllllakan 200 citra yang terdiri dari 10 kelas citra. 100 citra digunakan sebagai citra pelatihan dan pengluian sedangkan 100 citra lainnya hanya digunakan untuk pengujian. Seluruh citra direpresentasikan dalam mode grayscale dan dalam bentuk vektor berdimensi 2500. Citra pelatihan akan diinisialisasikan untuk membentuk mang eigen dari masing .. masing kelas citra. Pengenalan citra dilakukan dengan eara menghitung koefisien kedekatan terbesar antara vektor citra pengujian dengan vektor hasil proyeksi. Dua macam pengujian yang dilakukan yaitu pengujian tanpa pcngaruh downscale dan dengan pengaruh downscale. Seluruh proses dalam penelitian ini diimplementasikan dengan perangkat lunak Mallab 5.3. Semakin banyak vektor eigen yang digunakan untuk memproyeksikan citra uji, maka tingkat akurasi pengenalan akan semakin baik. Penambahan vektor proyeksi menyebabkan waktu yang dibutuhkan untuk pengenalan melBadi bertambah. Proses dOlVnscaling menghasilkan suatu proses pengenalan yang membutuhkan waktu lebib sedikit. Semakin besar nilai downscale yang diberikan, semakin cepat proses pengenalan berlangsung.
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