Judul: Identifikasi Patogen Daun Bibit Jabon Menggunakan Citra Mikroskopis Digital Berdasarkan Ciri Morfologi Spora.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan teknik morfologi dalam proses identifikasi patogen daun bibit Jabon menggunakan citra mikroskopis digital. Identifikasi patogen dilakukan terhadap tiga jenis patogen yaitu Colletotrichum sp., Curvularia sp., dan Fusarium sp.. Metode yang dilakukan meliputi akuisisi data, praproses, ekstraksi ciri morfologi (area, perimeter, convex area, convex perimeter, compactness, solidity, convexity dan roundness), klasifikasi dengan Probabilistic Neural Network, analisis dan evaluasi hasil identifikasi. Hasil percobaan menunjukkan bahwa ciri compactness dan ciri roundness dapat digunakan untuk mengidentifikasi ketiga jenis patogen dikarenakan pada ciriciri ini setiap kelas patogen terpisah. Ciri solidity kurang dapat merepresentasikan jenis patogen, hal ini diakibatkan oleh jenis patogen Colletotrichum sp. dan Curvularia sp. yang nilai cirinya sangat rapat sehingga akan sulit untuk membedakan kedua patogen tersebut. Ciri convexity kurang dapat merepresentasikan jenis patogen, hal ini diakibatkan karena ketiga jenis patogen memiliki sebaran data yang hampir sama sehingga akan sulit membedakan ketiga jenis patogen tersebut. Akurasi rata-rata yang diperoleh pada percobaan ini yaitu sebesar 86.8%. Penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan identifikasi citra mikroskopis digital tanpa cropping dan sistem yang dibuat dapat mengidentifikasi dengan baik patogen dari citra yang mengumpul.
Keyword: identifikasi, Jabon, citra mikroskopis, ciri morfologi, patogen

Judul: Identifikasi Patogen Daun Jabon Berbasis Citra Mikroskopis Menggunakan Discrete Wavelet Packet Transform dan Template Matching
Abstrak: Jabon (Anthocephalus cadamba (Roxb.) Miq) merupakan salah satu tanaman berjenis pohon yang memiliki potensi besar sebagai tanaman hutan industri. Usaha budidaya jabon menemui kendala serangan cendawan patogen yang menyebabkan penyakit pada daun Jabon. Setiap jenis patogen memiliki cara pengendalian yang berbeda. Identifikasi patogen harus dilakukan dengan tepat karena suatu penyakit dapat disebabkan oleh lebih dari satu jenis patogen. Identifikasi patogen dapat dilakukan melalui citra mikroskop. Citra mikroskop yang kompleks dan objek patogen yang cukup bervariasi bentuk dan ukurannya membutuhkan metode ekstraksi ciri yang tepat, oleh karena itu metode ekstraksi ciri Discrete Wavelet Packet Transform dinilai cocok untuk menangani karakteristik data tersebut. Objek pada citra mikroskopis patogen dapat bervariasi ukuran dan posisinya, selain itu juga terdapat objek yang bukan merupakan penciri dari suatu jenis patogen. Oleh karena itu metode Template Matching dinilai dapat menangani masalah tersebut. Penelitian yang dilakukan sudah dapat mengidentifikasi posisi objek pada citra yang sesuai dengan template. Metode template matching yang dilakukan menghasilkan akurasi sebesar 87.90%.
Keyword: Citra Mikroskopis, Discrete Wavelet Packet Transform, Patogen, Template Matching

Judul: The Construction of Greedy SVP LLL Algorithm
Abstrak: A lattice is a set of all integer linear combination of a set of linearly independent vectors in ℝ𝑛���. The independent vectors are called bases of lattice. Any lattice can be generated from many bases, and these bases have the same cardinality. In the lattice, the most fundamental and renowned problem is the Shortest Vector Problem (SVP). SVP is a tracking problem of the shortest nonzero vector in a lattice with equivalent bases. In two dimensions, SVP problem has resolved exactly by Gauss’ algorithm. When the lattice dimension is higher than two, A.K. Lenstra, H.W. Lenstra and L. Lovasz gave a LLL algorithm to compute approximation of nonzero shortest vector in the lattice. Reduced bases solution obtained from LLL algorithm still be an approximation and has polynomial running time of arbitrary dimension which large enough. In 1994, Schnoor and Euchner modified this LLL algorithm as a new variant which later was named deep insertion LLL algorithm. This algorithm is a modified version of the LLL algorithm to the terms of the exchange step to improve the accuracy of output of LLL reduced bases and applying it to the subset sum problem. The purpose of this research are: (1) Reconstruct the LLL algorithm and deep insertion LLL algorithm using a geometric approach. (2) Construct a greedy SVP LLL algorithm. (3) Implement the three algorithms in a symbolic programming language, and evaluate them experimentally. A bases ℬ=[𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑛���] in ℝ𝑚��� is called reduced LLL with parameter 𝛿��� if satisfies: (a) |𝜇���𝑗���𝑖���|≤12, for every integer 𝑖���,𝑗��� with 1≤𝑖���<𝑗���<𝑛���. (b)𝛿���‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���)‖2≤‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���+1)‖2, for 𝑗���=1,2,…,𝑛���−1,where 𝛿��� is a reduced parameter of real numbers with 14<𝛿���<1. The first requirement is the reduced basis 𝛿��� must “nearly orthogonal” and in its computation case, this requirement can be reached out by using the Gram-Schmidt’s orthogonalization. While the second requirement is called exchange step, or used to called as Lovasz condition. By using both of these requirements, then they establish the LLL algorithm. Then, Schnoor and Euchner modify the LLL algorithm based on the requirements of the exchange step called the deep insertion LLL algorithm, where the exchange step is based on the comparison of the projected vector in orthogonal complement [𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑘���−1]⊥ after j-th reduction. To construct greedy SVP LLL algorithm, the requirements of the exchange step is based on purely by comparing norm of lattice 𝐛���𝑗��� with norm lattice 𝐛���𝑖��� for 𝑖���=1,2,3…,𝑗���−1. The process of insertion reduced vector after the exchange step also has done greedily. Then, we calculate the number of arithmetic operation in greedy SVP LLL algorithm for further analysis. The result of our exprimentation for three algorithms on the certain matrix size shows that the running time of the three algorithms increases propotional to the size of the matrix. The result also shows that by using 𝛿���=34 for the LLL algorithm and the deep insertion LLL algorithm, and the greedy SVP LLL algorithm which is a new variant made by using no parameter of 𝛿���, outperform of the other of two previous algorithm in terms of speed with the same output.
Keyword: LLL algorithm, LLL deep insertion algorithm, greedy SVP LLL algorithm