Judul: Support Vector Machine (SVM) Method for Classification of The Six of Zingiberaceae Plants Using Selected Variable of Genetic Algorithm Results
Abstrak: Beberapa jenis tanaman rimpang seperti jahe emprit (Zingiber officinale var amarum), jahe merah (Z. officinale var rubrum), lempuyang emprit (Z. americans), lempuyang gajah (Z. zerumbet), lengkuas merah (Alpinia purpurata), dan lengkuas putih (A. galanga) memiliki bentuk dan kegunaan yang mirip. Adanya kemiripan bentuk dan kegunaan yang ada pada tanaman rimpang ini dimungkinkan terjadinya substitusi bahan baku antara satu dengan lainnya sehingga sulit dibedakan, misalnya dalam produk obat herbal, terutama jika dikemas dalam bentuk serbuk. Pusat Studi Biofarmaka Tropika Institut Pertanian Bogor melakukan percobaan terhadap enam tanaman rimpang tersebut dengan menggunakan spektrofometri UV-Vis (Ultraviolet-Visible) untuk mengidentifikasi dan mengautentifikasi kandungan senyawa aktif yang ada pada tanaman tersebut. Penelitian ini difokuskan untuk menggunakan sinyal dari keseluruhan komponen kimia untuk membedakan keenam tanaman yang digunakan. Hafid (2020) telah melakukan penelitian pengklasifikasian terhadap jahe emprit, jahe merah, lempuyang emprit, lempuyang gajah, lengkuas merah, dan lengkuas putih menggunakan analisis diskriminan kuadrat terkecil parsial tanpa preprocessing diperoleh nilai akurasi 86%, sedangkan dengan menggunakan analisis diskriminan kuadrat terkecil parsial dengan preprocessing diperoleh nilai akurasi 95%. Sedangkan pada penelitian ini metode klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) untuk memprediksi kelas dari suatu data. Metode SVM juga memiliki kemampuan klasifikasi yang baik dan dapat digunakan untuk data berskala besar dengan peubah penjelas yang banyak serta kekar terhadap pencilan (Steinberg & Colla 1995). Peubah penjelas berperan penting dalam memperoleh hasil prediksi dengan akurasi yang tinggi. Pada penelitian ini teknik reduksi peubah penjelas menggunakan teknik algoritma genetika. Teknik ini juga sering digunakan dalam bidang kemometrika. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine (SVM) dengan identifikasi panjang gelombang menggunakan algoritma genetika sangat efektif dalam mengklasifikasikan enam jenis tanaman rimpang jahe emprit, jahe merah, lempuyang emprit, lempuyang gajah, lengkuas merah dan lengkuas dengan memberikan akurasi sebesar 100% pada peluang mutasi 0.1 dan ukuran populasi 30
Keyword: genetic algorithm, ginger, support vector machine (SVM), UV-Vis  (Ultraviolet-Visible)

Judul: Spektroskopi FTIR dan metode pengenalan pola kimia untuk diferensiasi tanaman jahe
Abstrak: Ginger (Zingiber officinale) is one of raw materials the traditional medicine. Ginger consist of three type of varieties, however from three type of ginger varieties only two varieties which often used as a raw materials herbal medicine. Usage of ginger as a raw material herbal medicine can be falsified by mixing betwen ginger varieties or also with alpine galangal. Therefore it’s require a differentiation technique of ginger to control the quality of raw material herbal medicine. FTIR spectrum of the ginger and multivariate analysis can be used to differentiation. Multivariate analysis that used is PCA (Principal Component Analysis) and PLSDA (Partial Least Square Discriminant Analysis). PCA method used in the normal spectrum can classify the samples into five different classification classes. However, PCA methods have not been able to separate pure samples of JE, JG, and JM. PLSDA method used in the second derivative spectrum. This Method produces R2 prediction value for L, JE, JG, JM, JM + JE, JM + JG, and JM + L respectively, 0.9575, 0.9518, 0.9672, 0.9642, 0.7591, 0.7804 and 0.8222
Keyword: 

Judul: 1995
Abstrak: Pesatnya pembangunan di atas segala bidang dan semakin meningkatnya pula tingkat populasiitu di daerah ibukota ini. Pembuangan limbah-limbah ke sungai oleh industri maupun oleh rumah tangga semakin tidak terkendali.
Keyword: