Judul: Deteksi Tingkat Kewaspadaan Berbasis Electroencephalogram Menggunakan Hierarchical Clustering dan Jaringan Syaraf Tiruan
Abstrak: Penelitian tentang tingkat kewaspadaan dibutuhkan untuk menghindari potensi kecelakaan pada pekerjaan beresiko tinggi yang menuntut seseorang untuk fokus dan siaga dalam waktu yang lama. Penelitian ini menggunakan teknologi Electroencephalography (EEG) yang dapat memantau aktivitas otak manusia. Penelitian ini mencoba menggunakan sensor EEG tingkat konsumen Neurosky Mindwave Mobile yang lebih sederhana dibanding perangkat EEG yang biasa digunakan di bidang medis. Tahap praproses dilakukan dengan menggunakan transformasi wavelet untuk melakukan ekstraksi fitur sinyal EEG. Proses pengelompokkan data yang belum memiliki label dilakukan dengan menggunakan metode agglomerative hierarchical clustering. Tujuannya adalah untuk menghasilkan kelas tingkat kesiagaan yang digunakan sebagai label dalam proses klasifikasi menggunakan metode jaringan syaraf tiruan. Hasil dari model ini telah mampu mengidentifikasi tiga kondisi kewaspadaan dengan akurasi sebesar 75.37% ketika diuji terhadap enam subjek dengan menggunakan appropriate metric dynamic time warping dan linkage criteria ward. Adapun parameter hidden node yang dipilih adalah 25 dengan learning rate 0.04 dan jumlah epoch yang dipergunakan 500.
Keyword: Agglomerative hierarchical clustering, electroencephalogram (EEG), jaringan syaraf tiruan, tingkat kewaspadaan, wavelet

Judul: Deteksi Tingkat Kewaspadaan Berbasis Electroencephalogram Menggunakan Fuzzy C-Means dan Support Vector Machine
Abstrak: Beberapa pekerjaan menuntut agar tingkat konsentrasi tetap terjaga dalam waktu yang lama selama waktu bekerja. Kurangnya waktu tidur akan mengakibatkan terganggunya tingkat konsentrasi seseorang. Untuk mengetahui tingkat konsentrasi seseorang dapat dilakukan dengan merekam gelombang otaknya. Penelitian ini menggunakan teknologi Electroencephalographam (EEG) yang berfungsi menangkap gelombang otak manusia. Fokus penelitian ini adalah untuk membuat model sistem pendeteksi tingkat konsentrasi seseorang. Data penelitian ini adalah data hasil perekaman gelombang otak menggunakan Neurosky Mindwave Mobile yang telah diekstrasi fiturnya sebanyak 19 fitur, antara lain meanA4, meanD4, meanD3, meanD2, meanD1, stdA4, stdD4, stdD3, stdD2, stdD1, rmsA4, rmsD4, rmsD3, rmsD2, rmsD1, ratioA4D4, rasioD4D3, ratioD3D dan rasio D2D1. Data tersebut kemudian akan diberikan label menggunakan teknik cluster yaitu Fuzzy C-Means (FCM). Penggunaan teknik FCM didasari pada fakta FCM adalah pendekatan adaptif yang cocok untuk clustering non-stasioner sinyal biomedis yang dimana salah satu sinyal non-stasioner biomedis adalah EEG. Data FCM akan menghasilkan label yang merepresentasikan tertidur, mengantuk, dan siaga untuk setiap raw data. Label tertidur, mengantuk, dan siaga akan diubah menjadi angka 0, 1 dan 2 yang menjadi input pada proses klasifikasi yang menggunakan Support Vector Machine. Dengan menggunakan metode clustering FCM, pada penelitian ini penggantian classifier dari ANN ke SVM dengan kernel trick linear, polynomial, dan RBF mendapatkan hasil yang lebih baik dari sebelumnya yaitu 99,11%, 96,22%, dan 99,33%. Penggunaan FCM dapat membangun model clustering untuk mendapat kelas yang representatif terhadap tingkat kewaspadaan pada sinyal EEG. Hal ini juga dapat disimpulkan bahwa penggunaan FCM dapat mengelompokkan data EEG dibandingkan AHC.
Keyword: Electroencephalography, Fuzzy C-Means, Support Vector Machine

Judul: Respiratory Quoti<mt of Duck (Anas platyrhynchos), Muscovy (Cairina moschata) and Mule Ducic.
Abstrak: Duck, muscovy and mule duck are water jowl that have a great prospect to be developed. Duck is a good water fowl layer. Muscovy can be developed as a m(.;at water fowl and it produces less eggs compared DY duck so that muscovy has a lov..er reproduction ability. Mule duck can be used is a solution for that problem. The additional information for the advancement of mule duck reproduction nowadays still being searched and developed. The information of oxygen consumption of animal can be used as the indicator for knowinB. the metabolism activity and also for estimating the energy metabolism need of animal. This study was done in Poultry Animal Production Laboratory, Faculty of Animal Science, Bogor Agricultural University from January until March 2003. The material that have been used were 12 ducks, 12 muscovies and 12 mule ducks. The entire material were 36 Day Old Ducks that have been kept for eight weeks. The oxygen consumption and carbon dioxide production data were gained by locating the ducks inside the respiration chamber which were supplied by pure oxygen. The first week measurement was used 12 animal for eaGh species. The forth and eight week were used respectively 4 ducks. Respiratory Quotient have been measured based on the oxygen consumption and C(h production fwm each animal.
Keyword: