Judul: Implementasi Transformasi Wavelet dan Klasifikasi LVQ pada Citra Termal untuk Deteksi Korban Longsor
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang rawan terhadap bencana alam, terutama bencana longsor. Bencana longsor menyebabkan runtuhnya bangunan yang dapat menelan banyak korban jiwa karena tertimpa reruntuhan. Reruntuhan – reruntuhan ini sangat beresiko bagi keselamatan tim SAR (Search and Rescue) dalam menyisir lokasi. Penggunaan robot yang dilengkapi dengan kamera termal untuk mengidentifikasi korban longsor dapat mempermudah proses evakuasi korban. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi citra termal dari manusia menggunakan metode klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ) dan ekstraksi ciri transformasi Wavelet. Citra yang digunakan berupa citra termal sebanyak 240 citra manusia dan non manusia yang diambil menggunakan kamera FLIR. K-fold cross validation dengan fold 10 digunakan untuk membagi data latih dengan data uji. Hasil identifikasi citra termal pada penelitian ini menghasilkan Penelitian ini menghasilkan dua nilai akurasi tertinggi yaitu 82.92% dan 82.51%. Hal ini menunjukkan bahwa metode transformasi Wavelet dan LVQ dapat diterapkan untuk identifikasi citra termal manusia.
Keyword: citra termal, kamera FLIR, learning vector quantization, transformasi Wavelet, citra termal, kamera FLIR, learning vector quantization, transformasi Wavelet

Judul: Pendeteksian Korban Bencana Menggunakan Thermal Imaging dengan Fitur HOG untuk Robot Search and Rescue
Abstrak: Pendeteksian dan pengenalan manusia adalah hal penting bagi robot search and rescue untuk menemukan korban. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi korban bencana longsor menggunakan fitur Histogram of Oriented Gradients (HOG) citra suhu untuk robot search and rescue berbasis EPUCK2, yang ditambahkan kekuatan komputasinya menggunakan Raspberry Pi, dan menggunakan kamera thermal imaging untuk menangkap citra suhu. Fitur HOG dari citra diklasifikasikan dengan 3 metode klasifikasi yang berbeda untuk dibandingkan, yaitu Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan random forest. Selain itu, hasil dari penggunaan ukuran sel fitur HOG 4×4 dan 5×5 piksfel juga dibandingkan. Penelitian menunjukkan, bahwa secara simulasi, metode SVM kernel linear dengan menggunakan ukuran sel fitur HOG 5×5 piksel, memiliki nilai akurasi yang cukup baik (81.818%) dan rata-rata waktu komputasi yang paling rendah (0.526 detik per identifikasi gambar). Pengujian model ini pada robot secara langsung menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan identifikasi yang cukup baik dengan rata-rata akurasi 72.433% dari total 12 percobaan.
Keyword: histogram of oriented gradient, pendeteksian korban bencana, robot search and rescue, thermal imaging

Judul: Hubungan Tingkat Kecukupan Protein dan Zat Besi (Fe) dengan Kadar Hemoglobin Ibu Hamil di Kota Bogor
Abstrak: Levels of hemoglobin is one of the most common indicator used to determine the status of iron deficiency anemia, which is closely related by intake of protein and iron that increased and must be adequate during pregnancy. The aim of study was to explain relationship between %RDA of protein and iron with levels of hemoglobin at pregnant mother in Bogor City. The design of this study was cross-sectional study, and the number of samples were 45 pregnant women. The result of the research show that the anemia prevalence was 22.2%. Consumption of animal foods as a source of iron was still low (60.3 g) it might for 68.8% of the samples had inadequate iron. Intake of vitamin C as a enhancer of iron bioavailability was 27.0 mg. This study has shown that intake of heme iron (6.9 mg) was lower than the non-heme iron (10.4 mg). Most of sample on group anemia and non anemia has %RDA of energy and protein as a deficit level of heavy and then %RDA of vitamin A, vitamin C, folic acid, and iron as a deficit. Results test correlation show there is no relation between %RDA of protein and iron with levels of hemoglobin (p>0.05)
Keyword: