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) 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: 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: