Judul: temu kembali objek di dalam video menggunakan kuantisasi fitur scale Invariant Feature Transform (SIFT)
Abstrak: Identifikasi objek di dalam database gambar saat ini sudah semakin berkembang dan menarik untuk dikaji karena kemunculan objek visual akan sangat bervariasi seiring dengan adanya perbedaan sudut pandang serta pencahayaan. Ekstraksi objek, karakter dan scenes di dalam sebuah video dilakukan dengan menghitung frekuensi kemunculan konfigurasi spasial di dalam frame. Dengan menggunakan pendekatan seperti temu kembali teks, konfigurasi deskriptor dapat direpresentasikan ke dalam sebuah Bag of Words (BoW), dimana deskriptor yang berhasil diekstraksi dari setiap frame dikuantifikasi ke dalam histogram “kata visual” dengan menggunakan teknik cluster k-means. Metode Vector Space Model (VSM) digunakan untuk mengetahui kedekatan kueri dengan dokumen/frame yang dimaksudkan. Teknik ini menghitung sudut yang terbentuk oleh vektor kueri dengan vektor tiap dokumen. Tujuan penelitian ini adalah untuk menemukembalikan objek yang spesifik pada video dengan menggunakan analogi temu kembali teks dan mengimplementasi metode Bag of Words (BoW) dan Vector Space Model (VSM) pada temu kembali objek di dalam cuplikan adegan video berdasarkan fitur Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar perancangan sistem temu kembali video berbasis fitur SIFT dan sebagai salah satu metode untuk pengembangan aplikasi yang menggunakan media video, seperti dalam pengembangan resensi film, pencocokan adegan dan identifikasi objek pada video. Objek penelitian adalah cuplikan video dengan format *.mpeg dengan resolusi 270×480 piksel. Ekstraksi fitur video dilakukan dengan menggunakan metode SIFT. Kemudian kuantifikasi fitur SIFT dilakukan dengan menggunakan teknik cluster k-means dan kueri yang diberikan dapat berbasis citra atau cuplikan frame video tersebut.
Keyword: 

Judul: Metode Support Vector Machine untuk Klasifikasi pada Sistem Temu Kembali Citra
Abstrak: Citra memiliki bentuk, tekstur dan warna yang sangat beragam. Hal ini menyebabkan sulitnya dilakukan pencarian citra. Klasifikasi citra merupakan salah satu tahap yang paling penting pada temu kembali berbasis citra. Penelitian ini mengimplementasikan metode Support Vector Machine (SVM) dengan algoritma optimisasi Sequential Minimal Optimization (SMO) untuk tahap klasifikasi pada sistem temu kembali citra berdasarkan ciri warna. Penelitian juga membandingkan kinerja SVM dengan pendekatan jarak Euclidean pada sistem temu kembali citra. Data yang digunakan diambil dari basis data Caltech dan www.flowers.vg sebanyak 300 citra untuk berbagai macam objek. Format citra adalah JPEG berukuran 50×50 piksel. Seluruh citra di dalam basis data disegmentasi menggunakan algoritma Expectation-Maximization (EM) dan diekstraksi menggunakan metode Fuzzy Color Histogram (FCH) untuk membentuk indeks warna citra di dalam basis data. Kemudian indeks warna citra ini dilatih menggunakan algoritma optimisasi SMO untuk membentuk model klasifikasi SVM. Model klasifikasi ini digunakan untuk mengklasifikasikan citra. Dari hasil klasifikasi, diambil citra di dalam basis data yang memiliki kelas yang sama dengan citra kueri dan citra dari kelas lain yang memiliki tingkat kemiripan yang tinggi dengan citra kueri sebagai citra hasil temu kembali. Evaluasi terhadap hasil temu kembali dilakukan menggunakan rataan precision untuk setiap tingkat recall. Berdasarkan penelitian ini, temu kembali citra menggunakan metode klasifikasi SVM memiliki hasil temu kembali dengan rataan precision mencapai 76.76%, sedangkan pada temu kembali citra yang hanya berdasarkan jarak Euclidean antar citra memiliki rataan precision 50.91%.
Keyword: 

Judul: Duodenal Histopathology of Pediatric Rat (Rattus norvergicus)&#160;Fed with Orange Juice (Citrus sinensis)
Abstrak: This research investigates the impact of orange juice consumption on the histological structure of the duodenum, a critical site for nutrient absorption and digestion. Focusing on pediatric animals, orange juice (with a pH of 3) was administered to post-weaning rats aged 4 weeks to 6 weeks at dosages ranging from 0g/kg BW to 20g/kg BW over two weeks. Duodenal histopathology was assessed, focusing on parameters such as the quantity of crypts of Lieberkuhn, as well as the length, height, width, and depth of villi (measured in µm). Anatomical pathology examination included measurements of the length and width of the duodenum (also in µm), as well as the color mean (OD). The research findings indicate no significant changes in histopathology or anatomy pathology of the duodenum. This suggests that young individuals can adapt to acidic challenges without compromising gastrointestinal health. These findings offer reassurance regarding the short-term consumption of acidic orange juice (with a pH of 3) with minimal risks to intestinal integrity, both during growth and development.
Keyword: acidic changes