Judul: Identifikasi Status Kehamilan Monyet Kra (Macaca fascicularis) Melalui Citra Termal Menggunakan Convolutional Neural Network
Abstrak: Pentingnya peran primata non-manusia dalam bidang biomedis perlu didukung dengan penyempurnaan pemanfaatannya, salah satunya termografi dengan metode non-invasif menggunakan kamera termal. Citra termal dapat diolah menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk memperoleh pengetahuan baru darinya. Penelitian ini bertujuan membangun model CNN untuk mengidentifikasi status kehamilan dari monyet kra (Macaca fascicularis) melalui citra termal dari bagian perut (abdomen). Hasil prediksi model di data uji dengan skema 3-fold cross validation mencapai mean Average Precision untuk 0.5 Intersection Over Union (mAP@50) sebesar 0.7998 ± 0.0254. Hasil prediksi model di data tes dengan skema averaging predictions mencapai mAP@50 sebesar 0.8413. Identifikasi melalui citra utuh dilakukan dengan data potongan citra hasil Sliding Window dan seleksi prediksi dengan teknik thresholding dan Soft Non Maximum Suppression. Melalui serangkaian teknik tersebut, model CNN yang dihasilkan mampu mengidentifikasi status kehamilan monyet kra dari bagian abdomen beserta lokasi abdomen-nya di dalam suatu citra termal utuh.
Keyword: abdomen, citra termal, convolutional neural network, kehamilan, sliding window, soft non maximum suppression.

Judul: Pemodelan Klasifikasi pada Citra Daging Sapi dan Babi Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
Abstrak: Daging sapi merupakan salah satu bahan makanan yang memiliki nilai jual cukup tinggi. Harga yang cukup tinggi inilah yang membuat beberapa oknum di pasar atau tempat berbelanja lainnya untuk memanipulasi penjualan seperti mencampur daging sapi dengan daging babi. Perbedaan antara daging babi dan daging sapi sebenarnya terdapat pada warna dan tekstur daging. Namun, masih banyak masyarakat yang belum memahami perbedaan tersebut. Selain sosialisasi kepada terkait pemahaman perbedaan antara kedua jenis daging tersebut, solusi lainnya yaitu dengan membuat suatu teknologi yang mampu mengenali dan membedakan daging babi dan sapi. Hal inilah yang mendasari penelitian ini untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan kedua jenis daging tersebut. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu metode deep learning dalam perkembangan ilmu Artificial Intelligence yang dapat diterapkan untuk melakukan klasifikasi gambar. Namun, terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi kinerja model CNN diantaranya adalah adanya overfitting dan penentuan hyperparameter. Overfitting terjadi ketika model hanya akurat dalam memprediksi data latih namun tidak mampu menggeneralisasi terhadap data uji. Penentuan hyperparameter juga sangat mempengaruhi performa model. Jika hyperparameter yang diterapkan tidak fit dengan data, maka akurasi model dapat berkurang bahkan model kemungkinan juga tidak akan bisa mencapai konvergen. Beberapa teknik regularisasi dan perbandingan hyperparameter diterapkan dalam pembentukan model CNN untuk memperoleh hasil klasifikasi citra daging sapi dan babi yang terbaik. Diketahui bahwa akurasi dari model terbaik yaitu sebesar 98,7 % diperoleh dari model CNN dengan penerapan teknik dropout menggunakan 𝑝��� = 0,7 didukung oleh hyperparameter seperti 20 neuron pada dua lapisan konvolusi, 128 neuron pada dua lapisan fully connected, ukuran kernel 5 × 5, dan fungsi aktivasi ReLU. Hal yang juga mendasari terpilihnya model tersebut ialah rendahnya nilai loss model yaitu sebesar 0,097, AUC sebesar 0,996, dan F1- Score sebesar 0,982.
Keyword: Beef and Pork, Model, Classification, CNN

Judul: Peranan Kebijaksanaan Perdagangan Luar Negeri terhadap Perkembangan Ekspor Kayu Lapis Indonesia di Pasar Dunia
Abstrak: Sejak semula industri kayu lapis Indonesia tumbuh sebagai industri dengan orientasi ekspor, sehingga perkembangannya menjadi sangat tergantung kepada sasaran ekspor. Dan saat ini Indonesia merupakan negara produsen utama kayu lapis dunia, dengan menguasai 85% lebih pasar kayu lapis dunia untuk negara-negara importir utama.
Keyword: