Judul: Pengembangan Umbi Kimpul (Xanthosoma sagittifolium L. Schott) Menjadi Keripik Dalam Rangka Diversifikasi Produk Agroindustri
Abstrak: Jumlah penduduk yang semakin meningkat menyebabkan kebutuhan bahan pangan bertambah. Selain upaya memperbesar tingkat produksi bahan pangan yang biasa dikonsumsi, alternatif lain yang dapat dilakukan adalah dengan upaya diversifikasi potensial untuk dikembangkan. Selama ini kimpul hanya diolah dengan cara sederhana yaitu dikukus dan direbus, sehingga produk yang dihasilkannya menjadi kurang bervariasi dan menarik konsumen. Salah satu cara diversifikasi pengolahan kimpul adalah dengan dibuat menjadi keripik.
Keyword: 

Judul: Pengembangan Buah Sukun (Artocarpus Altilis) Menjadi Keripik Simulasi Dalam Rangka Diversifikasi Pangan Pokok Lokal
Abstrak: Deklarasi Ketahanan Pangan Nasional yang dicanangkan pada 1 November 2000 perlu diperkokoh dengan upaya penganekaragaman pangan yang berbasis sumber daya bahan pangan lokal. Salah satu sumber daya bahan pangan pokok lokal yang sangat potensial untuk dikembangkan adalah sukun. Sayangnya selama ini penggunaan sukun lebih banyak untuk makanan camilan yang diolah sederhana, misalnya dikukus, digoreng ataupun dibuat keripik konvensional. Hal ini menunjukkan diversifikasi sukun masih sangat terbatas. Pada penelitian ini dipelajari proses pengolahan buah sukun menjadi keripik simulasi sehingga dapat diterima oleh konsumen. Pembuatan keripik simulasi sukun merupakan salah satu cara untuk meningkatkan kegunaan sukun dalam rangka penganekaragaman pangan sehingga diharapkan dapat meningkatkan nilai ekonomi buah sukun.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: