Judul: Estimasi Kandungan Lignin pada Dedak Padi yang Bercampur Sekam Menggunakan Metode KNN Berbasis Tekstur Citra
Abstrak: Meningkatnya konsumsi pakan dan harga dedak padi menyebabkan terjadinya pemalsuan dedak padi dengan cara mencampurkannya dengan sekam. Kadar sekam pada dedak padi dapat dilihat dengan mengestimasi kandungan lignin pada dedak padi, karena kandungan lignin berbanding lurus dengan jumlah sekam yang ada. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengestimasi kandungan lignin pada dedak padi yang bercampur sekam menggunakan metode K-Nearest Neighbour (KNN) dan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) berdasarkan tekstur citra dedak padi bercampur sekam. Akuisisi citra dilakukan menggunakan mikroskop digital dengan perbesaran 200 kali. Ekstraksi ciri GLCM dilakukan pada sudut 0°, 45°, 90°, dan 135°, serta jarak piksel d = 1. Akurasi terbaik yang dihasilkan adalah sebesar 71.82% pada sudut 90° dan parameter k = 7 dengan menggunakan 8 fitur.
Keyword: dedak padi, GLCM, KNN, lignin, sekam, tekstur

Judul: Estimasi Kandungan Lignin pada Citra Dedak Padi yang bBercampur Sekam menggunakan Metode RUN Length dan KNN
Abstrak: Pemalsuan dedak padi terjadi cukup tinggi karena harga dedak padi yang mahal. Kualitas dedak padi yang bercampur sekam dapat menurun karena kandungan serat kasar dan lignin bersifat anti-nutrisi. Kandungan lignin dapat diestimasi dengan tekstur citra dedak padi yang bercampur sekam. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis tekstur pada citra dedak padi yang bercampur sekam menggunakan metode ekstraksi ciri run length dengan klasifikasi k-nearest neighbour (KNN). Citra dedak padi yang bercampur sekam diambil menggunakan mikroskop digital Dino Capture dengan perbesaran 200 kali dan menghasilkan keluaran citra berukuran 640×480 piksel dengan format bitmap. Praproses dilakukan dengan mengubah citra RGB ke dalam grayscale, lalu hasil citra grayscale dilakukan image enhancement menggunakan histogram equalization. Pembagian data uji dan data latih menggunakan 3 model k-fold cross validation dengan k = 5. Hasil KNN menggunakan 7 fitur run length menunjukkan akurasi terbaik sebesar 74.55% pada sudut 135° dan k = 5.
Keyword: dedak padi, k-nearest neighbour, lignin, run length, sekam

Judul: A Continuous Vaccination Strategy in the SVIR Epidemic Model
Abstrak: Vaccination is conducted to minimize the spread of a disease. The vaccination is usually done several times within a fixed time interval. In the SVIR model, it is assumed that individuals do not get immediate immunity following a vaccination program. So according to process of vaccination on SVIR model, there are two strategies, i.e. the continuous vaccination strategy (CVS) and the pulse vaccination strategy (PVS). In this study, only the CVS strategy in epidemic model SVIR is considered. Results of the study indicate that dynamics of the CVS system depends on the basic reproductive number. If the basic reproductive number is less than one, then the disease-free fixed point is asymptotically stable. It means that the disease will eventually disappear from the population. Conversely, if the basic reproductive number is greater than one, then the endemic fixed point is asymptotically stable, which means that the disease will remain exist in the population. Simulation result shows that the vaccination would minimize the spread of disease by reducing the basic reproductive number. If the time for the vaccinated recipients to obtain the immunity, as well as a possibility of vaccinated recipients to be infected are neglected, then the disease will be eradicated. This condition is called an over-evaluating effect of vaccination.
Keyword: