Judul: Segmentasi Automatis Obyek Pada Citra Fotografi Untuk Temu Kembali
Abstrak: Perkembangan teknologi digital pada bidang citra menuntut kehutuhan pengorganisasian citra yang terautomasi. Saat ini sistem temu kembali citra yang ada mendasarkan pencarian dan pengindeksan pada notasi tekstual yang dideskripsikan oleh manusia sehinga memungkinkan terjadinya kesalahan deskripsi yang menyebabkan ketidaktepatan hasil pencarian. Salah satu cara menghindari masalah tersebut adalah dengan menerapkan teknik pencarian berdasarkan kandungan (content) citra, misalnya warna. Pada citra alami, obyek utama yang sama biasanya terletak pada latar belakang yang berbeda. Oleh karena itu dibutuhkan proses segmentasi untuk mengekstrak obyek yang akan dijadikan informasi bagi setiap citra dalam proses temu kembali., Proses segmentasi terdiri dari dua sub proses utama yaitu proses penghapusan latar belakang serta proses segmentasi menggunakan algoritme JSEG. Proses penghapusan latar belakang merupakan penerapao teknik segmentasi berbasis feature space yang menggunakan kehomogenan warna untuk pembentukan region. Pada proses ini warna-warna yang terletak pada blok-blok batas citra dihapus hingga menyisakan suatu region yang memiliki ukuran tertentu sebagai obyek utama. Region yang terbentuk dipotongkan terhadap region hasil segmentasi menggunakan algoritme JSEG dan jika terjadi perpotongan lebih dari 60% besar satu region JSEG maka region tersebut menjadi kandidat region akhir. Region akhir merupakan gabungan dari kandidat-kandidat region akhir. Histogram warna berukuran 197 bin dibangkitkan dari region akhir untuk dijadikan informasi pada temu kembali citra. Hasil percobaan segmentasi terhadap 226 citra menunjukkan 76% dari koleksi citra tersegmentasi dengan baik dan layak digunakan sebagai informasi dalam proses temu kembali. Hasil temu kembali terhadap 10 kueri yang dicobakan menunjukkan rata-rata peningkatan efektifitas temu kembali sebesar 39% dibandingkan dengan temu kembali berbasis warna keseluruhan citra untuk nilai ambang 0,l-0,6. Peningkatan tertinggi terjadi pada nilai ambang 0,4 yaitu sebesar 56%.
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: Antibody Responses against Newcastle Disease and Evaluation of Infectious Bronchitis Maternal Derived Antibody on Vaccinated Layers.
Abstrak: Information of maternal derived antibody (MDA) and onset of immunity after vaccination is important to determine appropriate vaccination programme of chickens. The aim of this study was to evaluate duration of Infectious Bronchitis (IB) MDA and evaluate onset of immunity Newcastle Disease (ND) vaccination among layers. All layers were vaccinated using live ND and Infectious Bursal Disease (IBD) at one day old age, and received Avian Rhinotracheitis (AR) vaccine at 4 day old age. Serum samples were collected at various ages: 7, 10, 14, 20, 22, 24, 29 and 35 day old. The presence of ND antibodies was measured by the hemagglutination inhibition (HI) test, whilst the presence of IB antibodies was measured by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Our study showed that ND antibodies were at positive level until 24 day old age, and reached protective level ≥ 25 only at 7 day old age, whilst IB MDA were positive up to 17 day old age. This result indicating the needs of ND booster vaccination at least at 24 day old and IB vaccination at 17 day old age.
Keyword: antibody, Infectious Bronchitis, layers, Newcastle Disease, vaccination