Judul: Identifikasi Penyakit Daun Jabon Berdasarkan Ciri Morfologi Menggunakan Support Vector Mechine (Svm).
Abstrak: Deteksi dini penyakit daun tanaman hutan di fase pembibitan sangat penting untuk perlindungan tanaman. Penyakit daun jabon pada fase pembibitan adalah penyakit bercak daun dan hawar daun. Penelitian ini mengusulkan identifikasi penyakit daun jabon berdasarkan karakteristik morfologi. Identifikasi penyakit daun jabon terdiri dari beberapa proses, yaitu akuisisi data, preprocessing, ekstraksi fitur morfologi dan klasifikasi. Akuisisi data dilakukan dengan mengambil foto daun bergejala di persemaian dan proses inokulasi. Praproses bertujuan untuk memotong dan mengubah gambar asli ke biner dengan segmentasi thresholding dan deteksi tepi. Fitur morfologi (rectangularity, elongation, eccentricity, compactness, solidity, convexity dan roundness) digunakan untuk mengekstraksi gejala bentuk penyakit. Penelitian ini menggunakan Support Vector Machine (SVM) classifier untuk mengklasifikasi penyakit daun Jabon. Percobaan ini menggunakan 200 gambar daun Jabon yang menderita penyakit bercak daun dan hawar daun selama fase pembibitan. Hasil percobaan menunjukkan bahwa fitur morfologi seperti elongation, eccentricity, solidity mampu merepresentasikan bentuk gejala dengan baik. Fitur convexity, compactness dan rectangularity kurang dapat merepresentasikan jenis penyakit, hal ini diakibatkan karena kedua jenis penyakit memiliki sebaran data yang hampir sama, sehingga akan sulit membedakan kedua jenis penyakit tersebut. Fitur roundness pada penelitian ini tidak dapat digunakan sebagi penciri. Akurasi identifikasi menggunakan SVM adalah 87,5%. Aplikasi ini sangat penting untuk membantu orang mengidentifikasi penyakit daun jabon.
Keyword: fitur morpologi, identifikasi, jabon, support vector machine

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: