Judul: Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Dengan Zone Based Feature Extraction Menggunakan Metode Klasifikasi Bacpropagation
Abstrak: Automatic license plate identification is one of the important features required for vehicle data recording system to be use in applications such as parking system, automatic highway gate system, etc. Several research has been conducted to devise a reliable method to identify vehicle license plate. In this research, we aim to implement an automatic license plate identification system using the zone based feature extraction method and artificial neural network for classification. The data is obtained from 100 units of vehicle using a 5 MP mobile phone camera. The preprocessing step consists of converting the images to grayscale, followed by noise reduction using median filter, edge detection using Canny with a threshold of 0,2 and 0,5. Afterwards, we perform segmentation using 8-connected labelling component to obtain the characters. The zone based feature extraction used is image centroid and zone using the most efficient zone. The fastest and the highest accuracy will be choosen as the most efficient zone. In this research 14 zone extraction have an efficient result. We used the backpropagation neural network with 25 input neurons, 30 hidden neurons, and 36 output neurons representing each characthers (alphabet and numerals). The best result for indvidual character recognation is 85,32% while the best recognition rate for the whole plate is 40,61%
Keyword: 

Judul: Identifikasi Karakter Pada Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Ekstraksi Fitur ICZ dan ZCZ dengan Metode Klasifikasi K-NN
Abstrak: License plate is a unique code consisting of letters and numbers arrangement. Each vehicle has a license plate that serve as the identity code of the vehicle itself. Since license plates are unique, it often used for recording, such as in the parking area. The character identification characters on the license plates are made automatically using the input in the form of license plate images to facilitate the recording process. K-NN classification and feature extraction ICZ and ZCZ used in the identification of character identification. ICZ and ZCZ feature extraction obtain features by computing the character centroids and divide the image into n equal zones then computing the average distance from the character centroid to every pixel in the image. The character identification accuracy using 14 zones and ICZ are 97.00% while using ICZ+ZCZ feature extraction are 98.17%. The license plate identification accuracy using feature extraction plates ICZ+ZCZ are 72.31% for zero tolerance and 89.23% for one fault tolerance.
Keyword: 

Judul: The Change of Family's Milk Consumption during Monetary Crisis
Abstrak: Krisis Moneter yang terjadi di negara kita sejak Juli 1997 lalu menyebabkan harga kebutuhan pokok yang melambung, salah satu diantaranya aclalah kenaikan harga susu. Dengan terjadiuya kenaikau harga susu ini maka terclapat keluarga-keluarga yaug melakukan perubahan kousumsi susu keluarganya. Merupakan ha! yang menarik untuk melihat perubahan pola konsumsi susu yang terjadi clan jenis susu yang seperti apa yang banyak mengalarni perubahan. Dengan melakukan smvei kepacla keluarga-keluarga yang banyak mengkonsumsi susu, yaitu keluarga yang mempunyai anak usia sekolah, clan keluarga yang berasal clari golongan penclapatan menengah, maka akan clapat memberikan gambaran perubahan konsumsi susu keluarga yang terjadi. Dalam masa krisis moneter, maka sebanyak 38.8 % clari 227 responden mengurangi konsumsi susunya dengan sebesar 8.4 % menghentikan konsumsi susunya. Terclapat sebanyak 6.6 % keluarga yang menukar jenis susu yang dikonsumsinya. Konsumsi susu lebih dipentingkan untuk golongan usia balita, dimaua pacla golongan usia ini persentase banyak balita yang tetap konsumsi susunya lebih bcsar dibaudingkan dengan golongan usia anak clan dewasa. Sebagian besar keluarga yang mengurangi konsumsi susunya merupakan keluarga yang mengalami penurunan penclapatan. Jenis susu yang paling peka terhaclap krisis moneter aclalah jenis susu cair dimana jenis susu ini paling banyak persentase keluarga yang mengurangi yaitu sebesar 45.8 %, dibandingkan dengan jenis susu bubuk, kental clan murni. Sedangkan jenis susu kental merupakan jenis susu yang tidak terlalu peka terhaclap krisis moneter dimana jenis susu ini persentase keluarga yang tetap clan naik konsumsi susu kentalnya paling besar, yaitu sebesar 67.1 %.
Keyword: