Judul: Klasifikasi Citra Menggunakan Metode Minor Component Analysis pada Sistem Temu Kembali Citra
Abstrak: In content-based image retrieval (CBIR) system, retrieving process is done by comparing a query image to all images from image database. This process is not effective because spends much times besides the retrieved images are not always match with the query image particularly for large databases. To solve this problem, image classification is proposed. In this research, minor component analysis (MCA) is used for images classification. For each image, a feature vector describing color, shape and texture. MCA vector will be formed as a representative pattern for each images class. In classification process, image database divided for image training and testing. Train data used to build classification model while test data used for test the accuracy of classification model. From this research it can be concluded that usage of MCA can improve the accuracy about 33.20%. This improvement shows that MCA can be applied in CBIR system, especially for large images database.
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: Dosis minimum vaksin Newcastle disease lassota untuk menggertak pembentukan zat kebal proteksi pada ayam
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menentukan dosis minimum vaksin ND Lasota yang diperlukan untuk menggertak pembentukan zat kebal (antibodi) yang dapat melindungi hewan dari infeksi virus ganas dialam. Selain itu diperiksa juga gambaran zat kebal induk bawaan ("maternal antibody") dan titer vaksin yang digunakan. Penelitian dilaksanakan di laboratorium Virologi Fakultas Kedokteran Hewan, Institut Pertanian Bogor selama empat bulan dari bulan Pebruari 1987 sampai bulan Mei 1987. lasil penelitian ini menunjukkan bahwa vaksin dengan dosis 106.3 EID50 dapat menggertak pembentukan zat kebal yang dapat melindungi ayam terhadap infeksi alam secara menyeluruh (100%). Zat kebal induk bawaan masih ditemukan sampai anak ayam berumur 3 minggu walaupun tingkatnya rendah dan tidak bersifat proteksi. Titer vaksin yang digunakan adalah 109.3 EID50 setiap ml.
Keyword: