Judul: Pemodelan Klasifikasi pada Citra Daging Sapi dan Babi Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
Abstrak: Daging sapi merupakan salah satu bahan makanan yang memiliki nilai jual cukup tinggi. Harga yang cukup tinggi inilah yang membuat beberapa oknum di pasar atau tempat berbelanja lainnya untuk memanipulasi penjualan seperti mencampur daging sapi dengan daging babi. Perbedaan antara daging babi dan daging sapi sebenarnya terdapat pada warna dan tekstur daging. Namun, masih banyak masyarakat yang belum memahami perbedaan tersebut. Selain sosialisasi kepada terkait pemahaman perbedaan antara kedua jenis daging tersebut, solusi lainnya yaitu dengan membuat suatu teknologi yang mampu mengenali dan membedakan daging babi dan sapi. Hal inilah yang mendasari penelitian ini untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan kedua jenis daging tersebut. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu metode deep learning dalam perkembangan ilmu Artificial Intelligence yang dapat diterapkan untuk melakukan klasifikasi gambar. Namun, terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi kinerja model CNN diantaranya adalah adanya overfitting dan penentuan hyperparameter. Overfitting terjadi ketika model hanya akurat dalam memprediksi data latih namun tidak mampu menggeneralisasi terhadap data uji. Penentuan hyperparameter juga sangat mempengaruhi performa model. Jika hyperparameter yang diterapkan tidak fit dengan data, maka akurasi model dapat berkurang bahkan model kemungkinan juga tidak akan bisa mencapai konvergen. Beberapa teknik regularisasi dan perbandingan hyperparameter diterapkan dalam pembentukan model CNN untuk memperoleh hasil klasifikasi citra daging sapi dan babi yang terbaik. Diketahui bahwa akurasi dari model terbaik yaitu sebesar 98,7 % diperoleh dari model CNN dengan penerapan teknik dropout menggunakan 𝑝��� = 0,7 didukung oleh hyperparameter seperti 20 neuron pada dua lapisan konvolusi, 128 neuron pada dua lapisan fully connected, ukuran kernel 5 × 5, dan fungsi aktivasi ReLU. Hal yang juga mendasari terpilihnya model tersebut ialah rendahnya nilai loss model yaitu sebesar 0,097, AUC sebesar 0,996, dan F1- Score sebesar 0,982.
Keyword: Beef and Pork, Model, Classification, CNN

Judul: Identification of Meat Purity Based on Image Analysis.
Abstrak: Daging sapi merupakan salah satu sumber protein hewani yang diperlukan oleh tubuh. Konsumsi daging sapi per kapita di tahun 2014 sebesar 2.52 kg dan terjadi penurunan pada tahun 2015 sebesar 2.31 kg yaitu 8.33 %. Di tahun 2017, konsumsi daging sapi mengalami kenaikan sebesar 2.70 kg yaitu 16.88 %. Sementara harga rata-rata daging sapi di tahun 2015 sebesar Rp 104 747 per kg dan mengalami kenaikan pada tahun 2016 sebesar Rp 113 555 per kg yaitu 8.41 %. Di tahun 2017 kembali terjadi kenaikan sebesar Rp 115 932 per kg yaitu 2.09 %. Berdasarkan sensus penduduk tahun 2010 jumlah penduduk muslim sebesar 207176162 yaitu 87 % dari total penduduk di Indonesia. Kepastian daging halal sangat penting di negara mayoritas muslim. Metode konvensional yaitu dengan uji laboratorium untuk mendeteksi daging celeng membutuhkan waktu yang relatif lama, tempat khusus, serta biaya yang relatif mahal. Sementara daging yang diwaspadai dicampur dengan daging celeng bisa terjadi di berbagai tempat seperti pasar, retailer serta distributor yang sepatutnya bisa dideteksi seketika di tempat tersebut secara cepat. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang mudah, cepat, dan mudah dibawa untuk mendeteksi daging sapi murni (tanpa campuran daging lainnya dalam penelitian ini adalah daging celeng. Penelitan ini membahas metode deteksi kemurnian daging berbasis citra menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) yang dapat dioperasikan di perangkat Android. Keunggulan metode ini dapat melakukan proses pembelajaran secara mandiri yaitu ekstraksi citra dan klasifikasi. Adapun kemampuan lain yang dimiliki yaitu dapat menangani deformasi gambar seperti rotasi dan skala. Akurasi yang didapatkan dari metode ini yaitu 94 % untuk mendeteksi daging sapi murni, daging celeng murni, dan daging campuran sapi dan celeng. Sementara presisi untuk celeng, campuran dan sapi yaitu 100 %, 90 % dan 95 %. Selain itu, recall untuk celeng, campuran dan sapi yaitu 85 %, 95 %, dan 97.5 %. Prototipe sistem deteksi yang dikembangkan telah diimplementasikan pada platform Android dan diuji pada situasi pencahayaan yang terkondisikan. Upaya penyempurnaan ke depan adalah menambah fitur sistem pencahayaan khusus/standar dengan kamera khusus yang memiliki cahaya tambahan yang mengatasi keragaman tingkat pencahayaan di tempat terbuka.
Keyword: Android Application, Beef, Mixed Meat, Smart System, Wild Boar.

Judul: Impact Of water policy on poverty reduction and women roles in water management In Zimbabwe
Abstrak: Water management is a key factor in the battle to remove the scourge of extreme poverty and to build secure and prosperous lives for people in the developing world. The water sector in Zimbabwe is complicated by the large number of actors; it is interwoven within various ministries. The research used secondary data and review of literature to evaluate how the current water policy has contributed towards marginalising women and the poor. It looked at how actors can also marginalise or put other actors at risk thereby undermining their role through prioritisation of certain projects, stakeholder participation and usage policy. From a descriptive analysis it is found that women are further relegated and marginalised. The poor are further impoverished through marginalisation and vulnerability. The policy environment favours business and state interests against those of grassroots actors and women. It recommends the establishment of home grown pro- poor water management strategies.
Keyword: