Judul: Implementasi Transformasi Wavelet dan Klasifikasi LVQ pada Citra Termal untuk Deteksi Korban Longsor
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang rawan terhadap bencana alam, terutama bencana longsor. Bencana longsor menyebabkan runtuhnya bangunan yang dapat menelan banyak korban jiwa karena tertimpa reruntuhan. Reruntuhan – reruntuhan ini sangat beresiko bagi keselamatan tim SAR (Search and Rescue) dalam menyisir lokasi. Penggunaan robot yang dilengkapi dengan kamera termal untuk mengidentifikasi korban longsor dapat mempermudah proses evakuasi korban. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi citra termal dari manusia menggunakan metode klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ) dan ekstraksi ciri transformasi Wavelet. Citra yang digunakan berupa citra termal sebanyak 240 citra manusia dan non manusia yang diambil menggunakan kamera FLIR. K-fold cross validation dengan fold 10 digunakan untuk membagi data latih dengan data uji. Hasil identifikasi citra termal pada penelitian ini menghasilkan Penelitian ini menghasilkan dua nilai akurasi tertinggi yaitu 82.92% dan 82.51%. Hal ini menunjukkan bahwa metode transformasi Wavelet dan LVQ dapat diterapkan untuk identifikasi citra termal manusia.
Keyword: citra termal, kamera FLIR, learning vector quantization, transformasi Wavelet, citra termal, kamera FLIR, learning vector quantization, transformasi Wavelet

Judul: Perbandingan Model InceptionV2 dan MobileNet pada CNN untuk Implementasi Algoritme SSD dalam Pencarian Korban Longsor.
Abstrak: Longsor merupakan salah satu ancaman utama bencana alam yang terjadi di Indonesia dan diperlukan penanganan yang cepat dalam pencarian korban untuk mengurangi jumlah korban yang meninggal. Penelitian ini mengimplementasikan algoritme single shot multibox detector (SSD) pada Android untuk pencarian korban yang terjebak longsor dengan quadcopter. Selain itu, penelitian ini juga membandingkan model convolutional neural network inceptionV2 dan MobileNet. Set data gambar yang berisi objek manusia kemudian dilatih menggunakan algoritme SSD untuk setiap model konvolusi yang kemudian digunakan sebagai model pendeteksi objek untuk program Android yang dikembangkan. Hasil simulasi pengujian menunjukkan model MobileNet memiliki akurasi pendeteksian 92.72% dan mampu menginferensikan objek dalam waktu ± 150 ms. Sementara model inceptionV2 memiliki akurasi 85.93% dengan kecepatan inferensi objek dalam waktu ± 300 ms. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, implementasi algoritme SSD pada Android untuk pencarian korban pascabencana longsor dengan model MobileNet menunjukkan kemampuan yang lebih baik dari segi perangkat dengan kemampuan komputasi terbatas.
Keyword: Android, convolutional neural network, longsor, quadcopter, SSD

Judul: Hubungan Tingkat Kecukupan Protein dan Zat Besi (Fe) dengan Kadar Hemoglobin Ibu Hamil di Kota Bogor
Abstrak: Levels of hemoglobin is one of the most common indicator used to determine the status of iron deficiency anemia, which is closely related by intake of protein and iron that increased and must be adequate during pregnancy. The aim of study was to explain relationship between %RDA of protein and iron with levels of hemoglobin at pregnant mother in Bogor City. The design of this study was cross-sectional study, and the number of samples were 45 pregnant women. The result of the research show that the anemia prevalence was 22.2%. Consumption of animal foods as a source of iron was still low (60.3 g) it might for 68.8% of the samples had inadequate iron. Intake of vitamin C as a enhancer of iron bioavailability was 27.0 mg. This study has shown that intake of heme iron (6.9 mg) was lower than the non-heme iron (10.4 mg). Most of sample on group anemia and non anemia has %RDA of energy and protein as a deficit level of heavy and then %RDA of vitamin A, vitamin C, folic acid, and iron as a deficit. Results test correlation show there is no relation between %RDA of protein and iron with levels of hemoglobin (p>0.05)
Keyword: