Judul: Penggabungan Fitur Morfologi, Fuzzy Local Binary Pattern, dan Fuzzy Color Histogram untuk Aplikasi Mobile Identifikasi Penyakit Daun Tanaman Jabon (Anthocephalus cadamba (Roxb.) Miq).
Abstrak: Pada penelitian ini dikembangkan sebuah aplikasi mobile berbasis sistem operasi Android untuk identifikasi penyakit daun tanaman Jabon (Anthocephalus cadamba (Roxb.) Miq). Data jenis penyakit yang dijadikan bahan eksperimen ialah bercak daun, hawar daun dan mati pucuk. Identifikasi dilakukan berdasarkan ciri morfologi, tekstur dan warna daun. Proses ekstraksi ciri dilakukan menggunakan fitur morfologi untuk ciri geometri, Fuzzy Local Binary Pattern (FLBP) untuk ciri tekstur, dan Fuzzy Color Histogram (FCH) untuk ciri warna. Hasil dari ekstraksi diklasifikasikan dengan metode Probabilistic Neural Network (PNN) untuk mendapatkan model dari masing-masing kelas. Model klasifikasi kemudian digabungkan dengan metode Product Decision Rule (PDR). Hasil akhir pengujian menunjukkan bahwa penggabungan ciri morfologi, tekstur dan warna memperoleh akurasi identifikasi penyakit daun tanaman Jabon dengan persentase akurasi rata-rata sebesar 71.66%. Aplikasi ini dapat memberikan dukungan yang signifikan untuk mempercepat proses identifikasi penyakit daun tanaman Jabon.
Keyword: fuzzy color histogram, fuzzy local binary pattern, image processing, jabon, machine learning, morfologi, product decision rule, probabilistic neural network, tekstur, warna

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: 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: