Judul: Pemodelan Downsampling untuk Optimasi Pengenalan Pola Jaringan Saraf Tiruan (Studi Kasus: Lembar Jawaban Jawaban Ujian Perguruan Tinggi)
Abstrak: Saat ini kemajuan teknologi digital telah mempercepat transformasi di bidang teknologi informasi memberikan inspirasi positif bagi para ilmuwan. Baru-baru ini dalam aplikasi Jaringan Saraf Tiruan (JST) dari pengenalan pola, telah digunakan untuk pengenalan pola tulisan tangan, namun, metode ini belum diterapkan di digunakan dalam mengenali huruf pada lembar jawaban ujian. Oleh karena itu, studi bertujuan memodelkan praproses untuk pengurangan pixel menggunakan teknik downsampling dengan harapan mengoptimalkan pengenalan pola pada Jaringan Saraf Tiruan (JST). Penelitian ini mengambil studi kasus pola tulisan tangan untuk tulisan tangan huruf 'A', 'B', 'C', 'D' dan 'E'. Teknik Model downsampling yang diusulkan adalah dengan mereduksi matriks citra pada kolom dan baris sehingga menghasilkan vektor sebagai input JST. Hasil percobaan, menunjukkan bahwa ketika kedua kolom dan baris matriks yang direduksi mendapatkan akurasi yang lebih tinggi (98,8%) dengan rentang rendah (3,30%) dan konvergensi waktu yang rendah (9 menit dan 20 detik) bila dibandingkan dengan Backpropagation normal, sehingga metode yang diusulkan disajikan keandalan yang lebih tinggi untuk pengenalan pola tulisan tangan dengan RMSE rata-rata 0,1.
Keyword: Backpropagation, Downsampling, JST

Judul: Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengenalan Tanda Tangan
Abstrak: Penelitian ini mengformulasikan masalah pengenalan tanda tangan menggunakan jaringan syaraf Tiruan (JST) melalui tiga representasi pola input JST, yaitu representasi biner, bipolar dan kontinu. Teknik JST yang digunakan adalah propagasi balik yang memiliki arsitektur multi layer neural network dengan satu lapisan tersembunyi. Data tanda tangan diperoleh dari 10 orang berbeda yang berupa data tanda tangan kasar (raw signature image) tanpa ekstraksi ciri tanda tangan. Selain itu juga digunakan metode pembelajaran lain yang ada di dalam Matlab, yaitu metode pembelajaran radial basis function.sebagai pembandingan. Dalam hal ini, JST yang digunakan adalail Probabilistic Neural Networks (PNN).
Keyword: 

Judul: Insecticidal Activity of Essential Oils Leaves of Cinnamomum spp. (Lauraceae) against Crocidolomia pavonana and Their Phytotoxicity on Broccoli Seedlings
Abstrak: Essential oils from leaves of 13 species of Cinnamomum were tested for their insecticidal activity on the cabbage head caterpillar Crocidolomia pavonana with leaf immerse method. The results showed that the treatment with 1% (w/v) essential oils leaves of C. celebicum, C. multiflorum, C. sintoc, and C. verum caused 21.45, 93.65, 60.30, and 76.10% mortality, respectively. Based on the results of phytotoxicity and insecticidal activity tests, C. multiflorum oil was further tested at 6 concentration levels. In all treatments, larval mortality has occurred at 24 hours after treatment (HAT) and increased at 48 HAT. LC50 of C. multiflorum oil at 24 and 48 HAT was 0.504 and 0.396%, respectively. The treatment with C. multiflorum oil at ≤0.31% did not inhibit the development of C. pavonana larvae. Determination of the chemical constituents of Cinnamomum oils were carried out by gas chromatography-mass spectrometry (GCMS). Totally, 345 compounds were identified. Methyleugenol constituted the main component (49.4%) of leaf essential oil of C. multiflorum and was assumed to be responsible for the insecticidal activity of the oil against C. pavonana larvae. LC50 of pure methyleugenol obtained at 0.365% (48 HAT) and 0.363% (72 HAT). The results showed that C. multiflorum was more effective with LC50 value equivalent to methyleugenol content of 0.32% (24 HAT) and 0.24% (48 HAT).
Keyword: