Judul: Penggabungan Fitur Morfologi, Fuzzy Local Binary Pattern, dan Fuzzy Color Histogram untuk Aplikasi Mobile Identifikasi Penyakit Daun Tanaman Jabon (Anthocephalus cadamba (Roxb.) Miq).
Abstrak: Pada penelitian ini dikembangkan sebuah aplikasi mobile berbasis sistem operasi Android untuk identifikasi penyakit daun tanaman Jabon (Anthocephalus cadamba (Roxb.) Miq). Data jenis penyakit yang dijadikan bahan eksperimen ialah bercak daun, hawar daun dan mati pucuk. Identifikasi dilakukan berdasarkan ciri morfologi, tekstur dan warna daun. Proses ekstraksi ciri dilakukan menggunakan fitur morfologi untuk ciri geometri, Fuzzy Local Binary Pattern (FLBP) untuk ciri tekstur, dan Fuzzy Color Histogram (FCH) untuk ciri warna. Hasil dari ekstraksi diklasifikasikan dengan metode Probabilistic Neural Network (PNN) untuk mendapatkan model dari masing-masing kelas. Model klasifikasi kemudian digabungkan dengan metode Product Decision Rule (PDR). Hasil akhir pengujian menunjukkan bahwa penggabungan ciri morfologi, tekstur dan warna memperoleh akurasi identifikasi penyakit daun tanaman Jabon dengan persentase akurasi rata-rata sebesar 71.66%. Aplikasi ini dapat memberikan dukungan yang signifikan untuk mempercepat proses identifikasi penyakit daun tanaman Jabon.
Keyword: fuzzy color histogram, fuzzy local binary pattern, image processing, jabon, machine learning, morfologi, product decision rule, probabilistic neural network, tekstur, warna

Judul: Identifikasi Penyakit Daun Jabon Berdasarkan Ciri Morfologi Menggunakan Support Vector Mechine (Svm).
Abstrak: Deteksi dini penyakit daun tanaman hutan di fase pembibitan sangat penting untuk perlindungan tanaman. Penyakit daun jabon pada fase pembibitan adalah penyakit bercak daun dan hawar daun. Penelitian ini mengusulkan identifikasi penyakit daun jabon berdasarkan karakteristik morfologi. Identifikasi penyakit daun jabon terdiri dari beberapa proses, yaitu akuisisi data, preprocessing, ekstraksi fitur morfologi dan klasifikasi. Akuisisi data dilakukan dengan mengambil foto daun bergejala di persemaian dan proses inokulasi. Praproses bertujuan untuk memotong dan mengubah gambar asli ke biner dengan segmentasi thresholding dan deteksi tepi. Fitur morfologi (rectangularity, elongation, eccentricity, compactness, solidity, convexity dan roundness) digunakan untuk mengekstraksi gejala bentuk penyakit. Penelitian ini menggunakan Support Vector Machine (SVM) classifier untuk mengklasifikasi penyakit daun Jabon. Percobaan ini menggunakan 200 gambar daun Jabon yang menderita penyakit bercak daun dan hawar daun selama fase pembibitan. Hasil percobaan menunjukkan bahwa fitur morfologi seperti elongation, eccentricity, solidity mampu merepresentasikan bentuk gejala dengan baik. Fitur convexity, compactness dan rectangularity kurang dapat merepresentasikan jenis penyakit, hal ini diakibatkan karena kedua jenis penyakit memiliki sebaran data yang hampir sama, sehingga akan sulit membedakan kedua jenis penyakit tersebut. Fitur roundness pada penelitian ini tidak dapat digunakan sebagi penciri. Akurasi identifikasi menggunakan SVM adalah 87,5%. Aplikasi ini sangat penting untuk membantu orang mengidentifikasi penyakit daun jabon.
Keyword: fitur morpologi, identifikasi, jabon, support vector machine

Judul: Pengaruh Pairing pada Isotop Sn dengan Menggunakan Pemodelan Sembilan Tingkat Energi
Abstrak: Formation of the neutron-rich tin isotopes (Sn isotopes) is the one of the interesting topics in the field of nuclear reaction, especially regarding the stability of the heavy nuclei. Calculations of total energy using the BCS approach using five energy levels can only calculate the total energy up to Sn50132. On the other hand, the experiment continues and has exceeded the formation of isotopes. Therefore, there is need for a new model to accomadate more neutrons. In this research, Sn isotopes is modelled using nine energy levels and constant interaction potential to explain the pairing phenomenon up to Sn50154. However, to obtain more accurate results, other methods to minimize the differences with the experimental results are clearly needed here.
Keyword: