Judul: Prediction of chemical compositions of calophyllum inophyllum l. Seeds by Near Infrared (NIR) method
Abstrak: The objective of this study was to apply NIR method to predict chemical composition of Calophyllum inophyllum L. seeds accurately (moisture, fat, acid number, free fatty acid contents). The reflectance of seeds at the wavelength ranges from 1000 to 2500 nm (4000-10000 cm-1 at intervals of 4 cm-1) were measured by NIRFlex Solids Petri Apparatus. Calibration method which used in this study are principal component regression (PCR) and partial least squares (PLS). Data treatment on the reflectance and absorbance spectrum are used that is: smooth average 3 points, second derivative Savitzky-Golay 9 points, normalization 0-1, combination both of smooth average 3 points and second derivative Savitzky-Golay 9 points, and combination of all data treatment. A number of 70 Calophyllum inophyllum L. seeds were used as samples. Samples were divided into two parts: ± 45 samples (2/3 of total samples) for developing calibration equation and ± 25 samples (1/3 of total samples) for performing validation. NIR data analysis shows that PLS method with NIR reflectance data and the combination both of smooth average 3 points and second derivative Savitzky-Golay 9 points is the best method of calibration and data treatment to predicting moisture contents of Calophyllum inophyllum L. seeds was also prediction with standard error of prediction (SEP) of 0.45% and coefficient of variability (CV) of 0.81%. Prediction of fat contents of Calophyllum inophyllum L. seeds best obtained with the PLS method, the reflectance data, and the combination both of smooth average 3 points and second derivative Savitzky-Golay 9 points was also prediction with standard error of prediction (SEP) of 0.37% and coefficient of variability (CV) of 0.62%. Prediction of acid number contents of Calophyllum inophyllum L. seeds best obtained with the PLS method, the absorbance data, and the second derivative Savitzky-Golay 9 points data treatment was also prediction with standard error of prediction (SEP) of 0.04% and coefficient of variability (CV) of 0.09%. And prediction of free fatty acid contents of Calophyllum inophyllum L. seeds best obtained with the PLS method, the reflectance data, and the combination was all data treatments was also prediction with standard error of prediction (SEP) of 0.04% and coefficient of variability (CV) of 0.18%.
Keyword: 

Judul: Non-destructive Prediction of Chemical Content in Palm Oil Fruit using Near-Infrared Spectroscopy and Artificial Neural Network
Abstrak: Kandungan kimia merupakan parameter kualitas kritis untuk Crude Palm Oil (CPO) yang berasal dari pengolahan buah kelapa sawit. Secara tradisional, parameter-parameter ini ditentukan melalui metode kimia di laboratorium, yang memakan waktu yang lama dan bersifat destruktif. Meskipun sudah ada upaya untuk menentukan secara non-destruktif kadar minyak, air, dan asam lemak bebas (ALB) dalam buah kelapa sawit menggunakan metode seperti Near-Infrared Spectroscopy (NIRS), namun hasilnya belum memuaskan untuk ALB. Penelitian ini bertujuan mengkaji metode NIRS untuk penentuan kandungan kimia buah kepala sawit secara non-destruktif menggunakan metode Partial Least SquaresArtificial Neural Network (PLS-ANN) dan Partial Least Squares-Regression (PLSR). Sampel buah kelapa sawit (408 sampel) dengan sepuluh tingkat kematangan, dipanen dari perkebunan di Cikabayan Farm, Bogor. Pengukuran reflektansi sampel (n=408) diperoleh menggunakan spektrometer NIR-Flex 500 pada panjang gelombang 1000-2500 nm. Selanjutnya, kadar minyak, air, dan ALB sampel (n=120) ditentukan melalui analisis kimia. Reflektansi dikonversi menjadi absorbansi dan beberapa pre-treatment dilakukan, yaitu normalisasi, turunan pertama Savitzky-Golay, kombinasi keduanya, dan standard normal variate. Data NIR yang sudah di pre-treatment, dikalibrasi dan divalidasi dengan data kimia menggunakan metode PLSR dan ANN (n=96-120). ANN menggunakan input berupa beberapa Factor Component (FC) hasil pengolahan PLS, 1 hidden layer, dan sebagai output adalah kadar minyak, kadar air dan ALB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode paling efektif untuk memprediksi kadar minyak (n=96) adalah kombinasi turunan pertama Savitzky-Golay dan normalisasi dengan menggunakan PLS-ANN dengan 20 FC (R²=0.99, SEC=0.55%, CV=2.31%, RPD=28.21). Untuk kadar air (n=120), metode prediksi yang optimal melibatkan pre-treatment standard normal variate menggunakan PLS-ANN dengan 19 FC (²=0.99, SEC=1.21%, CV=1.96%, RPD=15.51). Untuk prediksi terbaik kadar ALB (n=110), diperoleh dari pre-treatment turunan pertama Savitzky-Golay dengan 22 FC (R²=0.99, SEC=0.17%, CV=4.75%, RPD=11.47). Metode prediksi untuk ketiga kandungan kimia buah kelapa sawit dengan PLS-ANN memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan PLSR karena kemampuan PLS-ANN dalam mengatasi permasalahan non-linearitas. Metode PLS-ANN dan NIRS yang dikembangkan mampu memprediksi kandungan kimia (kadar minyak, kadar air, dan kadar ALB) dalam buah kelapa sawit secara non-destruktif
Keyword: Artificial Neural Network, Buah Kelapa Sawit, Kandungan Kimia, Near-Infrared Spectroscopy, Partial Least Square

Judul: Penyelesaian Masalah Pelabelan Graf vertex Magic pada Graf Cycle Sederhana
Abstrak: Graf vertex magic adalah suatu graf memiliki nilai bilangan magic yang sama pada masing-masing vertex yang berbeda. Graf cycle sederhana adalah suatu walk tertutup yang mengandung setidaknya tiga vertex, semua vertex-nya berbeda dan setiap vertex terhubungkan oleh satu edge.
Keyword: