Judul: Identifikasi Penyakit Daun Akasia (Acacia crassicarpa) Berbasis Citra Digital dengan Discrete Wavelet Packet Transform dan Support Vector Machine.
Abstrak: Acacia crassicarpa merupakan tanaman yang bermanfaat sebagai bahan dasar pulp. Salah satu perusahaan kertas dan pulp di Indonesia ialah PT Arara Abadi (PT AA). Saat ini, PT AA menghadapi ancaman serangan hama dan penyakit tanaman Acacia crassicarpa yang menyebabkan produktifitas tanaman menurun bahkan kematian. Saat ini PT AA melakukan pengendalian hama dan penyakit secara manual dengan luas perkebunan 296 262 hektar sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi penyakit secara otomatis pada daun Acacia crassicarpa berbasis citra digital sehingga dapat membantu PT AA dalam mengendalikan hama dan penyakit. Teknik ekstraksi ciri yang digunakan pada penelitian ini ialah discrete wavelet packet transform (DWPT) dengan pengklasifikasi support vector machine. Jumlah data yang didapatkan sebanyak 1448 dengan pembagian kelas menjadi sehat, bercak-daun, bercak-bergaris, dan keriting-daun. Penciri yang digunakan ialah energy dan Shanon entropy hasil koefisien DWPT. Akurasi rataan identifikasi penyakit sebesar 75.2% dengan akurasi terbaik, yaitu 82.76%.
Keyword: Acacia crassicarpa, discrete wavelet packet transform, energy, identifikasi penyakit daun, shanon entropy, support vector machine

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: