Judul: Perbandingan Kinerja Single dan Multiple Feature pada Sistem Temu Kembali Citra Tumbuhan Menggunakan Ensemble Multinomial Logistic Regression.
Abstrak: Daun tumbuhan dapat diidentifikasi menggunakan fitur yang berbeda. Hal ini penting untuk memilih fitur yang optimal untuk melakukan identifikasi. Penelitian ini menganalisis kinerja single feature dan multiple feature menggunakan klasifikasi multinomial logistic regression. Hasil klasifikasi tersebut digunakan untuk seleksi fitur. Penelitian ini menggunakan 66 spesies tanaman dengan 660 citra. fuzzy local binarypPattern digunakan untuk mengekstrak fitur tekstur dan global shape descriptor digunakan untuk mengekstrak fitur geometri. Similaritybased combination method digunakan untuk menggabungkan fitur sebagai ensemble classifier. Berdasarkan percobaan ditemukan bahwa beberapa citra daun dapat diidentifikasi berdasarkan fitur tekstur dan citra lainnya dapat diidentifikasi berdasarkan fitur geometri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan fitur tekstur memiliki kinerja lebih baik dibandingkan dengan fitur geometri dengan ratarata precision sebesar 0.84. Sementara itu, single feature memiliki kinerja yang lebih baik daripada multiple feature. Rata-rata precision dari multiple feature adalah 0.69.
Keyword: multinomial logistic regression, perbandingan fitur, temu kembali citra

Judul: Perbandingan Kinerja Single dan Multiple Feature pada Sistem Temu Kembali Citra Tumbuhan menggunakan Ensemble SVM
Abstrak: Daun tumbuhan dapat dikenali dengan single ataupun multiple fitur. Pemilihan fitur yang optimal sangat penting. Penelitian ini mengusulkan Ensemble SVM untuk proses klasifikasi dan pemilihan fitur. Fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah fitur tekstur dan geometri. Metode Fuzzy Local Binary Pattern digunakan untuk ekstraksi fitur tekstur dan Global Shape Descriptor digunakan untuk ekstraksi fitur geometri. Metode Weighted Similarity-based Combination digunakan untuk menggabungkan fitur hasil classifier. Penelitian ini menggunakan 66 spesies tumbuhan dengan 660 citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa multiple feature memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan single feature dengan rata-rata recall sebesar 0.974 dan kinerja terbaik pada single feature dicapai oleh fitur tekstur dengan rata-rata recall sebesar 0.948. Metode pada penelitain ini dapat diterapkan pada sistem temu kembali citra tumbuhan.
Keyword: Ensemble SVM, Perbandingan fitur, Temu kembali citra tumbuhan

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: