Judul: Ekstraksi dan Klasifikasi Fitur Geometri Kontur Daun Shorea Berbasis Citra Digital
Abstrak: Shorea merupakan salah satu marga tumbuhan pada susunan hutan hujan tropis yang memiliki 194 spesies serta kualitas kayu yang baik sehingga sering diolah sebagai bahan konstruksi ringan hingga berat. Eksploitasi hutan secara masif telah mengancam kelestarian Shorea di alam. Sebanyak 156 spesies telah tercatat dalam daftar merah IUCN (International Union for Conservation of Nature). Dari 156 spesies tersebut, 59.6% berada pada kategori critically endangered sehingga perlu dilakukan konservasi untuk menyelamatkannya dari kepunahan. Dalam pengumpulan bahan tanaman Shorea pada fase anakan, sering kali kesulitan membedakan antara anakan Shorea jenis yang lain, sehingga dapat megakibatkan kesalahan dalam pengumpulannya. Untuk menghidari kesalahan tersebut, perlu dilakukan identifikasi dengan cepat dan akurat. Karena pentingnya identifikasi bagi botanikus maka diperlukan suatu alat atau sistem untuk mengidentifikasi spesies Shorea dengan mudah. Proses identifikasi dapat dilakukan secara sederhana dengan menggunakan morfologi tumbuhan. Morfologi tumbuhan berfungsi untuk menggambarkan bagaimana wujud atau bentuk tumbuhan. Bagian tumbuhan yang mudah dijumpai dan sering digunakan untuk mengenali jenis tumbuhan adalah daun. Daun memiliki fitur utama yang membedakan setiap jenis tanaman, salah satunya yaitu Kontur daun. Kontur daun berperan penting dalam proses identifikasi karena memiliki arsitektur unik yang membedakan antar jenis tumbuhan. Matematika geometri dapat membantu dalam mengekstraksi citra kontur daun. Untuk menentukan posisi titik konturmenggunakannilai koordinat geometri. Nilai koordinat dapat digunakan untuk menghitung sudut, jarak, kemiringan kontur. Demikian nilai koordinat juga mampu memberikan informasi penting titik kontur yang unik. Pendekatan geometri pada penelitian ini akan digunakan untuk mengekstraksi ciri dengan menghitung nilai jarak, posisi, kemiringan, perubahan sudut, kelengkungan landmark. Kelima fitur tersebut dianalisis untuk mengetahui fitur yang paling berpengaruh dalam mengklasifikasikan spesies Shorea spp (S. acuminata, S. leprosula, S. ovalis, dan S. selanica). Untuk mengklasifikasikan spesies Shorea spp, teknik klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan geometri kontur dapat melakukan ekstraksi nilai fitur jarak, posisi, kemiringan, perubahan sudut, kelengkungan landmark dengan cukup baik. Untuk setiap fitur, dilakukan analisis yang hasilnya menunjukkan bahwa fitur kemiringan merupakan fitur yang dapat membedakan keempat spesies Shorea spp dengan baik. Kemudian, hasil klasifikasi menggunakan SVM untuk identifikasi spesies Shorea spp menghasilkan rataaan akurasi tertinggi sebesar 75.67%.
Keyword: ekstraksi ciri, geometri, Shorea, SVM, kontur daun

Judul: Identifikasi shorea menggunakan k-nearest neighbour berdasarkan karakteristik morfologi daun
Abstrak: Dipterocarpaceae is a group of tropical plants that is used in a timber industry. One of Dipterocarpaceae clans is Shorea, that is the best timber-producing plant in the industrial world. Shorea is difficult to be identified because it has a lot of diversity. The inability to recognize Shorea in forest will enlarge the exploitation of Shorea that has a good timber quality, and silviculture work becomes less of the target because it is not known which Shorea species that will extinct. Shorea tree is usually identified by using the stems, leaves, fruits, and flowers. However, leave is used for the identification in this research because it tends to be available as a source of observation at anytime. The leaves in this reasearch are the collection from Bogor Botanical Gardens. Data are obtained by manual calculating to get the characteristics of the leaves. The obtained data will be processed using k-Nearest Neighbor to get the closeness of new data and training data. The leaves that are included in this research are Shorea multiflora, palembanica, balangeran, lepida and assamica, each one has 10 data. Each set of data has 10 attributes that support the leaf characteristics. From the whole data, Shorea are divided into five subsets including data training and data testing for each subset. This research has two experiments the first experiment without normalization produces 84% accuracy and the second experiment with a normalization produces 100% accuracy.
Keyword: 

Judul: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model