Judul: Model Persamaan Laju Kerusakan Fisik Akibat Memar pada Buah Salak Pondoh dengan Pengolahan Citra
Abstrak: Tingkat konsumsi buah-buahan rakyat Indonesia terus meningkat. Hal ini nampak dari meningkatnya konsumsi per kapita dari 26.52 kg pada tahun 1988 menjadi 27.40 kg pada tahun 1992 dan 30 kg pada tahun 1995 (Winamo,1995). Tantangan yang dihadapi bangsa Indonesia adalah buah-buahan bersifat musiman dan penanganan pasca panen yang masih sederhana yang menyebabltan masih banyaknya buah yang rusak sehingga mutu buah menurun. Buah salak merupakan tanaman asli Indonesia yang sudah banyalc dibudidayakan balkan sampai diekspor. Produksi buah salak terus mengalami peningkatan dari 97.458 ton pada tahun 1989 inenjadi 525.461 ton pada tahun 1997 (BPS, 1998). Salah satu tujuan dalam penanganan pasca panen salak adalah menjaga agar mutu salak tetap baik. Hal yang menjadi kendala adalah kerusakan mekanis buah salak dalam pengangkutan masih tinggi sehingga altan menurunkan mutu buah salak tersebut.
Keyword: 

Judul: Investigasi Kerusakan Akibat Serangan Penyakit Busuk Pangkal Buah Salak Pondoh (Salacca edulis, Reinw.) di Sepanjang Rantai Pasok
Abstrak: Buah salak pondoh (salacca edulis, Reinw.) merupakan buah yang mudah rusak (perishable) dan berumur simpan pendek akibat dari merosotnya ketahanan terhadap mikroba. Salah satu gejala kerusakan yang umum terjadi yaitu serangan cendawan pada pangkal buah salak pondoh yang menyebabkan pembusukan. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi pola rantai pasok dan waktu kritis terjadinya kerusakan akibat penyakit busuk pangkal buah salak pondoh di sepanjang rantai pasok di Sleman, Yogyakarta. Penelitian lanjutan berupa investigasi tingkat serangan pada waktu kritis hasil uji lapangan. Penentuan pola rantai pasok salak pondoh ditentukan berdasarkan tujuan pemasarannya yaitu tujuan pasar modern dan pasar tradisional. Kemudian dilakukan investigasi dari pengepul hingga petani pemasok salak dan dilakukan investigasi tingkat kerusakan akibat serangan penyakit busuk pangkal buah salak pondoh disepanjang rantai pasok. Berdasarkan hasil investigasi didapatkan bahwa pos kritis terjadinya serangan penyakit busuk pangkal buah salak pondoh terjadi pada pos pasar retail untuk tujuan pasar modern dan pedagang pengecer untuk tujuan pasar tradisional. Setelah itu dilakukan uji lab untuk melihat faktor apa yang mempengaruhi tingkat serangan penyakit busuk pangkal buah salak pondoh. Tingkat serangan penyakit pada pasar retail modern dipengaruhi oleh kematangan dan penyortiran, buah salak pondoh dengan kematangan 80% lebih dapat bertahan dari penyakit busuk pangkal buah meskipun tidak dilakukan penyortiran dibandingkan dengan salak pondoh kematangan 60%. Sedangkan pada pos pedagang pengecer tingkat kerusakan akibat penyakit busuk pangkal buah hanya dipengaruhi faktor kematangan saja yaitu salak dengan kematangan 60% lebih dapat bertahan dari serangan penyakit busuk pangkal dibanding salak pondoh dengan kematangan 80%.
Keyword: Busuk pangkal, kematangan, rantai pasok, salak pondoh

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: