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: 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: Sectoral Effects Of Monetary Policy
Abstrak: The purposes of this study are three folds: (1) identifying which channels are effective for transmission of monetary policy; (2) assessing whether the transmission mechanisms at industry level are consistent with that at aggregate level; and (3) explaining why and how a channel becomes effective. The analyses are facilitated impulse response function (IRF) derived from a vector autoregression (VAR) model. Three channels are identified in this study: interest rate, real credits and exchange rate channels. The IRF results show that exchange rate is the only effective channel in affecting aggregate output and at least in five industries (the manufacturing industry; the construction industry; the trade, hotel, and restaurants industry; the transport and communication industry; and the finance, real estate, and business services industry). Meanwhile, the other two channels are not effective at aggregate and all industry. This finding suggests that there is some form of consistency between aggregate effects and industry effects. Moreover, the effect of real depreciation tend to be contractionary and thus supporting the idea of Krugman and Taylor (1976) among others. Output contraction seems to be associated with inflationary effect of the depreciation. This is a truly Keynesian type demand side story: following a real currency depreciation, purchasing power tends to weaken which then soaks the aggregate demand.
Keyword: transmission of monetary policy, industry level, IRF