Judul: Identifikasi Ciri Citra Daun Jabon Menggunakan Discrete Wavelet Transform
Abstrak: Jabon (Anthocephalus sp) merupakan salah satu spesies tumbuhan hutan yang hasil kayu dari pohon ini dapat digunakan sebagai bahan bangunan, kayu lapis (plywood), bahan mebel, kertas dan lainya. Jabon juga disebut fast growing species disebabkan karena pohon ini dapat tumbuh cepat kurang lebih 4-5 tahun sampai pada proses panennya. Terdapat dua jenis jabon di hutan Indonesia jabon putih (Anthocephalus cadamba) dan jabon merah (Anthocephalus macrophyllus) yang dapat dibedakan dari warna tulang daunnya. Proses pembibitan jabon semakin banyak dilakukan baik dari skala kecil sampai skala besar bertujuan untuk memperoleh bibi sehat secara berkesinambungan. Usaha pembibitan sering terkendala dengan adanya penyakit bercak dan hawar yang menyerang pada daun jabon sampai mengakibatkan kematian pada bibit-bibit yang ditanam. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi secara otomatis penyakit pada daun jabon. Metode yang digunakan dalam penelitian ini dimulai dari tahap akuisisi data bertujuan untuk memperoleh citra daun jabon yang terjangkit penyakit dari beberapa lokasi. Tahap selanjutnya adalah tahap segmentasi pengurangan channel warna RGB (Red, Green, Blue) untuk memisahkan objek penyakit (bercak dan hawar) dengan latar belakangnya (daun sehat). Penyakit daun jabon tersegmentasi sangat baik pada hasil pengurangan channel G-R. Proses ekstraksi ciri citra menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan diklasifikasi dengan Support Vector Machine (SVM). Hasil ekstraksi DWT dapat diambil informasinya menggunakan energy dan entropy. Adapun sebaran data yang dihasilkan merupakan data yang bertumpuk dan dapat diklasifikasi dengan baik menggunakan kernel Radial Basis Function (RBF) menghasilkan akurasi sebesar 84.672%.
Keyword: Daun Jabon, DWT, Ekstraksi Ciri, Penyakit Daun, SVM

Judul: Pengukuran Similaritas Penyakit Daun Jabon Berbasis Discrete Wavelet Packet Transform Menggunakan Metode Template Matching
Abstrak: Jabon (Anthocephalus sp.) adalah salah satu spesies pohon tropis yang sering dikembangkan di hutan tanaman industri karena memiliki karakteristik pertumbuhan yang cepat. Namun usaha budidaya jabon menghadapi kendala berupa penyakit daun yang mengganggu jabon di persemaian, yaitu bercak daun dan hawar. Untuk menentukan pencegahan dan pengendalian yang tepat, perlu dilakukan identifikasi penyakit pada daun jabon. Namun terdapat tiga kendala yang membuat identifikasi secara manual menjadi sulit dilakukan, yaitu terdapat kemiripan ciri antar penyakit, terdapat keberagaman jenis gejala pada suatu penyakit, dan dapat ditemukan lebih dari satu gejala pada satu daun. Dengan bantuan pengolahan citra digital, proses identifikasi ini dapat menjadi lebih mudah. Metode ekstraksi fitur Discrete Wavelet Packet Transform dipilih karena cocok menganalisis karakteristik gejala penyakit yang beragam. Selain itu, metode Template Matching dipilih karena dapat mengidentifikasi gejala penyakit yang berbeda pada suatu daun. Penelitian ini sudah dapat mengidentifikasi gejala penyakit berserta lokasinya pada citra daun dengan akurasi sebesar 87.40%.
Keyword: Daun Jabon, Discrete Wavelet Packet Transform, Penyakit Daun, Template Matching

Judul: Pengaruh Pairing pada Isotop Sn dengan Menggunakan Pemodelan Sembilan Tingkat Energi
Abstrak: Formation of the neutron-rich tin isotopes (Sn isotopes) is the one of the interesting topics in the field of nuclear reaction, especially regarding the stability of the heavy nuclei. Calculations of total energy using the BCS approach using five energy levels can only calculate the total energy up to Sn50132. On the other hand, the experiment continues and has exceeded the formation of isotopes. Therefore, there is need for a new model to accomadate more neutrons. In this research, Sn isotopes is modelled using nine energy levels and constant interaction potential to explain the pairing phenomenon up to Sn50154. However, to obtain more accurate results, other methods to minimize the differences with the experimental results are clearly needed here.
Keyword: