Judul: Identifikasi Pemalsuan Kumis Kucing dari Babadotan dan Tekelan Menggunakan Machine Learning
Abstrak: Identifikasi pemalsuan terhadap tanaman obat merupakan hal penting dalam kendali mutu. Pemalsuan tanaman obat pada kumis kucing (Orthosiphon Aristatus) dengan tanaman lain yang mirip seperti babadotan dan tekelan sulit untuk diidentifikasi, hal ini disebabkan karena tingkat kemiripan yang tinggi. Metode yang diterapkan pada penelitian sebelumnya menggunakan PCA dan discriminant analysis untuk praproses dan klasifikasi termasuk dalam metode reduksi dimensi. Metode reduksi dimensi memiliki keunggulan yaitu kompresi data, efisiensi waktu komputasi, dan juga menghapus fitur-fitur yang redundant namun memiliki kelemahan seperti akan mengubah representasi aslinya, sulit memahami hubungan antar fitur sehinga tidak informatif. Selain itu, metode reduksi dimensi belum bisa memisahkan dengan jelas, tingkat kemiripan yang tinggi sehingga sulit untuk mengidentifikasi pemalsuan kumis kucing dengan tekelan dan babadotan. Penelitian ini menggunakan pendekatan machine learning untuk mengklasifikasikan absorban campuran kumis kucing dengan babadotan dan tekelan serta hasil validasi silang tergolong rendah yaitu 74% (Fitria et al. 2018). Penelitian ini menggunakan dataset absorban dari penelitian Fitria (2018) yang terdiri atas 29 sampel yaitu 10 sampel kumis kucing, 10 sampel babadotan, dan 9 sampel tekelan. Tahapan selanjutnya dilakukan praproses dan didapatkan variabel dependen yaitu panjang gelombang sebagai fitur sebanyak 1201, sedangkan variabel independen yaitu kelas. Kelas terdiri atas enam kelas yaitu kelas kumis kucing dengan 5%, 25%, 50% babadotan dan kumis kucing dengan 5%, 25%, 50% tekelan. Data yang telah dilakukan praproses selanjutnya diidentifikasi dengan menggunakan metode klasifikasi antara lain Support Vector Machine, k-NN, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, serta seleksi fitur yaitu PCA dan Recursive Fitur Elimination (RFE). Pembentukan model klasifikasi dengan tiga skenario percobaan yang pertama tanpa menggunakan PCA, dengan PCA, dan Recursive Feature Elimination untuk dilakukan seleksi fitur yang bertujuan mereduksi dimensi data dan optimalisasi kinerja model. Berdasarkan tiga percobaan tersebut didapat dua model yang terbaik yang pertama metode SVM dan PCA tingkat akurasi 79,55% dengan waktu training dataset 4.300 detik, sedangkan hasil tertinggi didapat dengan metode Random Forest dan (RFE) mencapai akurasi 81,82% dengan waktu training 259.000 detik dan jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya mengalami peningkatan sebesar 8%.
Keyword: Klasifikasi, Machine Learning, Pemalsuan, Random Forest, Recursive Fitur Elimination

Judul: Deteksi Pemalsuan Kumis Kucing dari Babadotan dan Tekelan Menggunakan Kombinasi Spektrum UV─Vis dan Analisis Diskriminan
Abstrak: Java tea (Orthosiphon aristatus) merupakan tanaman yang umum digunakan untuk mengatasi asam urat dan demam. Ketersediaan kumis kucing dapat dipalsukan dengan tanaman lain, seperti babadotan dan tekelan dengan alasan kesamaan morfologi daun. Tujuan penelitian ini yakni mengembangkan metode autentikasi Orthosiphon aristatus dari daun babadotan dan tekelan menggunakan kombinasi spektrum UV─Vis dan kemometrika, seperti analisis komponen utama (AKU) dan analisis diskriminan (AD). Dalam AKU, apabila nilai total komponen utama 1 (KU1) dan KU2 diatas 70% maka model dapat digunakan untuk mengelompokkan data. Hasil dari evaluasi menunjukkan bahwa model cukup baik mendeteksi pemalsuan ketika ditinjau dari nilai Wilk’s lambda 0.004 dan korelasi kanonik 0.973. Namun, model tersebut belum dapat mendeteksi pemalsuan dengan sempurna ketika ditinjau dari nilai validasi silang sebesar 74% karena nilai tersebut belum mendekati 100%.
Keyword: analisis diskriminan, analisis komponen utama, kumis kucing, spektrofotometer UV─Vis

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: