Judul: Implementasi Dan Analisis Algoritma Linear Discriminant Dan Local Linear Discriminant Dalam Mengklasifikasi Gender Dengan Praproses Principal Component Analysis
Abstrak: Ada beberapa variasi dalam proses pengenalan wajah, salah satunya adalah pengklasitikasian gender. Dalarn mengklasifikasikan gender pun ada beberapa metode yang digunakan, yaitu metode yang merepresentasikan wajah ke dalam bentuk geometrik (measurement-based models), seperti menghitung jarak, sudut. dan daerah antara bagian·bagian utama wajah yaitu mata, hidung, atau dagu_ Namun metode tersebut kurang optimal. Metode laitmya adalah merepresentasikan wajah ke dalam bentuk piksel (pixel·based models). Metode pixel·based models yang juga dijadikan sebagai landasan teori penelitian ini mentransfonnasi citra wajah ke dalam piksel·piksel. Karena dimensi piksel hasil transformasi tersebul berukuran besar kemudian diJakukan reduksi dimensi (preprocessing) dengan menggunakan anal isis komponen utama (principal component analysis) yang juga dikenal dengan metode eigenjace. Selanjutnya hasil preprocessing tersebul dilanjutkan dengan proses pengenalan (dalam hal ini proses pengklasiflkasian gender). Algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasi gender pada penelitian ini adalah algoritma Linear Discriminant (LO) dan Local Linear Discriminant (LLO). Kedua algoritma tersebut merupakan algoritma pengklasifikasi, yang mengklasifikasikan sekumpulan objek (input) menjadi dua kelas (output). Oalam percobaan ini menggunakan 200 citra wajah pria dan 200 citra wajah wan ita. Untuk mengetahui pengaruh rambut dalam proses klasifikasi, maka dilakukan manipulasi terhadap citra wajah dengan menghilangkan bagian rambut. Oengan demikian didapat dua kelompok bahan percobaan, yaitu citra wajah lengkap (dengan rambut) dan citra wajah tidak lengkap (tanpa ram but). Jackknife schema ialah salah satu cara efektif untuk memanfaatkan data citra yang digunakan sebagai input metode, yaitu secara acak membagi data citra tersebUl menjadi training face dan test face. Training face ini berguna sebagai pembuat eigenface, kemudian training face dan test face bersama-sama digunakan untuk mengetes kemampuan algoritma. Koefisien eigenface yang dibahas pada percobaan ini adalah eigenface ke-I, 2, 8,17,3], dan 50, karena hasil yang diperoleh dianggap mewakili. Oari hasil percobaan yang dilakukan, tingka
Keyword: 

Judul: Perbandingan pengenalan wajah berbasis fitur dan berbasis citra dengan praproses analisis komponen utama
Abstrak: Face recognition is one of many important researches and many applications have implemented it. Two different techniques have been proposed for face recognition. There are feature-based systems and image-based systems. The objective of this research is to compare two simple strategies between the systems. The first system is based on a set of geometrical features such as nose width and length, mouth position, and the second one is based on almost grey-level pixel based. The data are faces of 20 people: 3 females and 17 males with 6 images each. Face data are usually difficult to recognize, classify and analysis. This research uses as Principal Component Analysis (PCA) method to reduce face’s data. K-Nearest Neighbor algorithm is used to examine the face data’s accurate and validation from both methods.The results obtained on testing sets is about 60% correct using geometrical features and perfect recognition using image-base system is about 95%. Noise is also used in this research with several varians such as 0,02 , 0,10 , and 0,20. It is difficult to recognise image with high varians of Salt and Pepper noise in image-based systems.
Keyword: 

Judul: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: