Judul: Optimasi Klasifikasi Random Forest dengan Algoritme Genetika untuk Identifikasi Mutu Beras
Abstrak: Beras dianggap sebagai komoditas strategis yang dominan dalam perekonomian Indonesia karena beras merupakan makanan pokok bagi sebagian besar masyarakat. Namun, ada banyak masalah terkait komoditas ini, terutama yang berkaitan dengan identifikasi kualitas. Teknik penilaian kualitas beras yang banyak digunakan masih bersifat konvensional, sehingga peluang untuk mengembangkan teknik penilaian kualitas beras berbasis teknologi komputasi dengan memanfaatkan metode Machine Learning yang salah satunya adalah Random Forest, masih sangat terbuka. Random Forest adalah metode ensemble learning untuk klasifikasi dan regresi dengan membentuk kombinasi beberapa pohon keputusan (CART Decision Trees). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan kombinasi pohon keputusan- pohon keputusan yang memberikan akurasi tertinggi untuk model klasifikasi Random Forest yang dibangun melalui optimasi dengan Algoritme Genetika. Data yang digunakan adalah data sekunder berupa 4 set varietas padi yang diperoleh dari Pusat Penelitian dan Pengembangan Pascapanen Pertanian, Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Bogor. Berdasarkan hasil optimasi diperoleh hasil akurasi optimal untuk masing-masing model klasifikasi Random Forest yang telah dibangun. Akurasi optimal untuk varietas Cirata, Inpari 13, Inpari 19 dan Muncul Cimalaya secara berturut-turut adalah 97.50%, 94,00%, 97,24% dan 100%. Penggunaan metode stratifikasi gen memberikan hasil yang positif terhadap peningkatan akurasi ketika proses optimasi Algoritme Genetika dilakukan terutama optimasi model klasifikasi Random Forest untuk varietas Cirata dan Inpari 13.
Keyword: algoritme genetika, ensemble learning, kualitas beras, random forest, stratifikasi gen

Judul: Pendugaan Ukuran Beras dengan Pengolahan Citra dan Artificial Neural Network untuk Evaluasi Mutu Beras Sosoh
Abstrak: Salah satu masalah dalam dunia perberasan nasional adalah penentuan mutu beras. Parameter yang digunakan untuk menentukan mutu beras yaitu kadar air, derajat sosoh, butir utuh, bulir patah, butir menir, butir hijau (kapur), butir kuning (rusak), benda asing, butir merah dan butir gabah. Kadar butir patah merupakan faktor perrentu paling ulama mutu beras di pasar dunia. Dengan mengetahui kandungan butir patah yang terdapat dalam suatu sampel beras maka dapat menentukan mutu beras secara fisik dan penggolongan ke tingkat ke1as tertentu.
Keyword: 

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: