Judul: Identifikasi Beras pandan wangi menggunakan Probability Neural Network dengan analisis tekstur Gray Level Co-occurence Matrix
Abstrak: Beras adalah salah satu dari banyak komoditas yang diperdagangkan di Indonesia dan dijadikan untuk mendapatkan keuntungan besar dengan cara menjual beras campuran. Salah satu varietas beras yang sering dicampur dengan beras yang lain adalah beras pandan wangi. Pembahasan yang menjadi konsentrasi pada penelitian ini adalah mengidentifikasi beras pandan wangi dengan teknik pengolahan citra digital dan ekstraksi tekstur menggunakan Gray Level Co- occurrence Matrix (GLCM). Percobaan terdiri dari 11 kelas dan masing-masing kelas akan diambil sebanyak 20 citra dengan ukuran 640x480. Ekstraksi tekstur menggunakan GLCM akan menghasilkan 5 fitur dengan variasi jarak yaitu 1, 2, dan -3 piksel yang masing-masing akan diuji dengan orientasi sudut 0°, 45°, 90°, 135°. Hasil dari fitur-fitur GLCM akan diklasifikasi dengan menggunakan teknik Probabilistic Neural Network (PNN). Pembagian data latih dan data uji menggunakan teknik k-fold cross validation dengan nilai k = 5. Nilai smoothing parameter(o) yang digunakan dalam pengujian yaitu sebanyak 10 antaranya 0.001, 0.005, 0.009, 0.01, 0.05, 0.09, 0.1, 0.5, 0.9, dan 1. Akurasi tertinggi diperoleh sebesar 62.27% pada percobaan sudut 45º dengan jarak 3 piksel dan nilai o = 0.009.
Keyword: glcm,, identification,, pandan, rice wangi

Judul: Identifikasi Beras Pandan Wangi menggunakan Probabilistic Neural Network dengan Analisis Tekstur Gray Level Co-Occurence Matrix
Abstrak: Beras Adalah Salah Satu Dari Banyak Komoditas Yang Diperdagangkan Di Indonesia Dan Dijadikan Untuk Mendapatkan Keuntungan Besar Dengan Cara Menjual Beras Campuran. Salah Satu Varietas Beras Yang Sering Dicampur Dengan Beras Yang Lain Adalah Beras Pandan Wangi. Pembahasan Yang Menjadi Konsentrasi Pada Penelitian Ini Adalah Mengidentifikasi Beras Pandan Wangi Dengan Teknik Pengolahan Citra Digital Dan Ekstraksi Tekstur Menggunakan Gray Level Cooccurrence Matrix (Glcm). Percobaan Terdiri Dari 11 Kelas Dan Masing-Masing Kelas Akan Diambil Sebanyak 20 Citra Dengan Ukuran 640x480. Ekstraksi Tekstur Menggunakan Glcm Akan Menghasilkan 5 Fitur Dengan Variasi Jarak Yaitu 1, 2, Dan 3 Piksel Yang Masing-Masing Akan Diuji Dengan Orientasi Sudut 00, 450, 900, 1350. Hasil Dari Fitur-Fitur Glcm Akan Diklasifikasi Dengan Menggunakan Teknik Probabilistic Neural Network (Pnn). Pembagian Data Latih Dan Data Uji Menggunakan Teknik K-Fold Cross Validation Dengan Nilai K = 5. Nilai Smoothing Parameter (𝜎�����) Yang Digunakan Dalam Pengujian Yaitu Sebanyak 10 Antaranya 0.001, 0.005, 0.009, 0.01, 0.05, 0.09, 0.1, 0.5, 0.9, Dan 1. Akurasi Tertinggi Diperoleh Sebesar 62.27% Pada Percobaan Sudut 450 Dengan Jarak 3 Piksel Dan Nilai 𝜎����� = 0.009.
Keyword: Beras, Glcm, Identifikasi, Pandan, Pnn, Wangi

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: