Judul: Penggabungan ciri morfologi, tekstur, dan bentuk untuk identifikasi daun menggunakan Probabilistic Neural Network
Abstrak: This research proposes a new system for leaf identification using classifier combination and probabilistic neural network. The features that used for classification are morphology, texture, and shape of leaves. Classifiers combination is used to combine these features. The method to extract texture and shape are co-occurrence matrix and Fourier descriptors, respectively. After feature extraction, the feature is classified using probabilistic neural network. The experiment data consist of thirty species flora from Bogor Botanical Garden, Indonesia. The experiment results show that classification without classifier combination has the accuracy of 79.05%, and using classifier combination the accuracy increased to 83.33%. Hence, the propose system is promising for leaf identification and supporting plant biodiversity in Indonesia..
Keyword: Leaf identification; Probabilistic Neural Network; Classifier combination, Probabilistic Neural Network, Classifier combination, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Identifikasi tanaman jati menggunakan Probabilistic Neural Network dengan ekstraksi fitur ciri morfologi daun
Abstrak: Teak plant (Tectona grandis Linn. F) is one type of forest products that has considerable potential to be developed in Indonesia. The large number of teak plant species causes difficulties in identifying teak plant species identity. It takes knowledge of an expert in the field of teak plants to be able to identify the species of teak. The leaves are a source of easy observation and is available as a source of observations over time. This research proposed a new system to identify the teak plant leaves using Probabilistic Neural Network (PNN) classification and the extraction of characteristic features using Morphology. The system identifies 6 species of teak plant. The data are divided into four subsets and used as training data and test data. The PNN is trained using 90 leaves of the 6 species of teak plant. The identification using PNN produced 77.5% average accuracy.
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: