Judul: Relevance Feedback pada Temu Kembali Citra Menggunakan Bayesian Network
Abstrak: Query results not always match with user's desire. The key issue in relevance feedback is how to utilize the feedback information to improve the retrieval performance. This research proposed a method of relevance feedback using the Bayesian network model. Research data consists of 550 images which are grouped into 11 classes. The information concern in this model are histogram-l 62 for color infonnation, gradient for shape information and co-occurrence matrix for texture infOlmation. This research used Rocchio as relevance feedback algorithm. Re-weighting in feature vector used inter-weight and intra-weight updating theory. The weights that have been updated then it was used as posterior probability, and also used as a rank ofrelevant image. Evaluation of retrieval result is computed using average value of precision, the results showed that average value of precision for all classes is increasing about 4.7959% on Bayesian network model with relevance feedback compared with Bayesian network model without relevance feedback. Through the results, this research can improve the retrieval perfonnance in CBIR.
Keyword: 

Judul: Optimisasi Query Citra dengan Relevance Feedback dan Support Vector Machine
Abstrak: Temu kembali citra dilakukan berdasarkan isi citra (CBIR). masing-masing citra memiliki warna, bentuk dan tekstur yang beragam sehingga perlu digunakan teknik klasifikasi agar proses pencarian dapat bekerja optimal. Relevance Feedback (RF) digunakan untuk lebih memaksimalkan hasil temu kembali citra. Penelitian ini menitikberatkan pada temu kembali citra berdasarkan ciri warna. Citra query disegmentasi menggunakan Expectation Maximization kemudian diekstraksi dengan Fuzzy Color Histogram (FCH). Kelas dari citra query diperoleh dari model klasifikasi yang dibentuk menggunakan Support Vector Machine (SVM). RF akan melakukan update pada FCH query sesuai masukan dari pengguna. Penelitian ini mengukur peningkatan yang terjadi pada temu kembali citra dengan SVM dan RF dibandingkan dengan SVM tanpa RF. Evaluasi hasil temu kembali menggunakan rataan precision untuk tiap tingkatan recall. Berdasarkan penelitian ini, hasil temu kembali citra menggunakan SVM tanpa RF memiliki rataan precision 0.74, sedangkan hasil temu kembali ctra menggunakan SVM dan RF memiliki rataan precision 0.82.
Keyword: 

Judul: Pelapisan hidroksiapatit (HAp) pada permukaan logam Stainless Steel 316L dengan metode deposisi elektroforesis (EPD)
Abstrak: Telah dilakukan penelitian untuk melapisi permukaan logam stainless steel 316 L. oleh material hidroksiapatit dengan metode deposisi elektroforesis. Hidrokiapatit dibuat dengan metode presipitasi, dari hasil kalsinasi cangkang telur pada suhu 1000°C selama 5 jam dan (NH4)2HPO4- Pemilihan logam stainless steel (SS) didasarkan pada sifat ketahanan korosi yang baik, kadar impuritas rendah, dan mudah dibentuk. Penelitian dilakukan dengan melarutkan hidroksiapatit pada etanol ditambah trietanolamin sebagai dispersan. Konsentrasi Ca/ P yang digunakan pada saat presipitasi yaitu 0,3/0,16. Spektra infra merah menunjukkan hilangnya karbonat pada sampel hasil presipitasi yang dipanaskan pada suhu 900°C. Pola difraksi sinar X untuk hasil presipitasi yang dipanaskan pada suhu 900°C, menunjukkan fasa yang terbentuk adalah hidroksiapatit. Pola difraksi setelah coating menunujukkan adanya fasa hidroksiapatit dan base metal yaitu logam SS. Hasil uji mikrostruktur menunjukkan, diantara penggunaan variabel tegangan 30 V; 60 V dan 90 V selama 1, 2, dan 3 menit pada saat coating, penggunaan variabel tegangan 60 V selama 2 menit, menunjukkan hasil pelapisan yang paling merata pada permukaan logam SS. Sintering dengan suhu 800°C lebih menguatkan pelapisan hidroksiapatit pada permukaan logam dibandingkan dengan sintering pada suhu 250°C.
Keyword: Surface coating, Hydroxyapatite, Stainless steel, Deposition elektoforesis, Sintering;