Judul: Analisis Penggunaan Filter Wavelet pada Identifikasi Penyakit Tanaman Akasia (Acacia crassicarpa) Berbasis Citra Digital
Abstrak: Acacia crassicarpa merupakan salah satu jenis Spermatophyta di Indonesia. Pemanfaatan tanaman akasia yang cukup banyak seperti pembuatan kertas, pembuatan dekorasi rumah dan furnitur, menyebabkan akasia banyak dibudidayakan. Perlunya pengendalian yang tepat agar kualitas tanaman tetap terjaga terutama dari penyakit. Seiring perkembangan teknologi, aplikasi otomatis untuk mendeteksi penyakit tanaman terutama berbasis citra telah hadir dan berkembang cukup pesat. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kemampuan aplikasi identifikasi penyakit tanaman berbasis citra khususnya pada penyakit tanaman akasia. Aplikasi tersebut menggunakan metode Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) dalam mengekstraksi ciri penyakit tanaman. Fokus penelitian ini adalah pemilihan wavelet filter untuk metode DWPT pada aplikasi identifikasi penyakit daun tanaman akasia. Wavelet filter yang digunakan yaitu Daubechies, Coiflet, Biorthogonal, dan Reverse Biorthogonal. Pemilihan kernel terbaik didasarkan pada hasil classifier support vector machine (SVM). Model dengan akurasi tertinggi terdapat pada wavelet filter Reverse Biorthogonal yaitu rbio1.1 dan Biorthogonal yaitu bior1.3 sebesar 92.68%.
Keyword: Acacia crassicarpa, Discrete Wavelet Packet, Transform, filter wavelet

Judul: Identifikasi Penyakit Daun Akasia (Acacia Crassicarpa) menggunakan Discrete Wavelet Transform dan Backpropagation Neural Network.
Abstrak: Identifikasi penyakit pada tanaman Acacia crassicarpa merupakan salah satu hal yang penting bagi PT. Arara Abadi (PT. AA) untuk digunakan dalam monitoring hama dan penyakit pada tanaman tersebut. Dalam hal ini PT. AA masih melakukan identifikasi penyakit secara manual. Penelitian ini membangun sebuah sistem berbasis komputer yang dapat melakukan identifikasi penyakit pada tanaman Acacia crassicarpa. Identifikasi dapat dilakukan secara otomatis dengan bantuan sistem ini. Penelitian ini menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) untuk mengekstraksi ciri dan Backpropagation neural network sebagai metode klasifikasi yang digunakan. Ciri yang digunakan adalah energi dan entropi hasil dari dekomposisi DWT. Terdapat 3 kelas data yang di identifikasi yaitu penyakit bercak daun, bercak garis dan daun sehat. Untuk mendapatkan parameter terbaik pada backpropagation neural network digunakan metode gridsearch dan 10-fold cross validation. Model terbaik yang didapat menghasilkan nilai akurasi sebesar 92.87% dan dari 1000 model yang dibuat, rata-rata nilai akurasinya sebesar 88.90%.
Keyword: Acacia Crassicarpa, Backpropagation Neural Network, Discrete Wavelet Transform, Ekstraksi Ciri

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: