Judul: Vektor Kuantisasi Berbasis Blob Citra Untuk Temu Kembali Citra Dengan Hierarchy Clustering
Abstrak: This research proposed vector quantization using hierarchy clustering to overcome semantic problem on image retrieval. This approach considers to find templates or codebooks which arrange image in database. Images were segmented into blobs using grid segmentation. Each blob was represented by color feature using HSV-162 and texture feature using co-occurrence matrix. Output of feature extraction then clustered using hierarchy clustering to generated optimally codebook. Data experiment in this research was taken from http://www.stat.psu.edu/~jiali. The data consist of 1.000 photography image with various of theme, object, and dimension of images were 384×256 pixel. R-precision, recall, and precision were useds to evaluate the result of image retrieval. The experiment showed that segmentation using grid 12×8 have achieved best result than other grid. Based on experience, the result of R-precision showed that grid 12×8 is about 0,32. The advantage of this research that vector quantization with hierarchy clustering can be used to overcome semantic problem on image retrieval based on blob.
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: Analisis pengaruh Foreign Direct Investment (FDI) terhadap industri besi baja di Indonesia
Abstrak: Indonesia sebagai salah satu negara berkembang di dunia membutuhkan dana yang cukup besar dalam melaksanakan pembangunan nasional, ditengah maraknya globalisasi dan liberalisasi pada perekonomian dunia. Ketersediaan dana pembangunan di Indonesia masih sangat minim karena masih terbatasnya tabungan dalam negeri di Indonesia sebagai salah satu sumber pembiayaan investasi. Dana dari dalam negeri (investasi) dirasakan tidak mencukupi untuk melakukan pembangunan sehingga pemerintah berupaya untuk menarik dana yang berasal dari dalam maupun luar negeri. Investasi merupakan syarat mutlak untuk memacu pertumbuhan ekonomi nasional bagi Indonesia. Aliran modal yang masuk dapat berasal dari Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN), atau juga sumber pembiayaan luar negeri/Foreign Direct Investment (FDI).
Keyword: