Judul: Perbandingan Kinerja Single dan Multiple Feature pada Sistem Temu Kembali Citra Tumbuhan menggunakan Ensemble SVM
Abstrak: Daun tumbuhan dapat dikenali dengan single ataupun multiple fitur. Pemilihan fitur yang optimal sangat penting. Penelitian ini mengusulkan Ensemble SVM untuk proses klasifikasi dan pemilihan fitur. Fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah fitur tekstur dan geometri. Metode Fuzzy Local Binary Pattern digunakan untuk ekstraksi fitur tekstur dan Global Shape Descriptor digunakan untuk ekstraksi fitur geometri. Metode Weighted Similarity-based Combination digunakan untuk menggabungkan fitur hasil classifier. Penelitian ini menggunakan 66 spesies tumbuhan dengan 660 citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa multiple feature memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan single feature dengan rata-rata recall sebesar 0.974 dan kinerja terbaik pada single feature dicapai oleh fitur tekstur dengan rata-rata recall sebesar 0.948. Metode pada penelitain ini dapat diterapkan pada sistem temu kembali citra tumbuhan.
Keyword: Ensemble SVM, Perbandingan fitur, Temu kembali citra tumbuhan

Judul: Perbandingan Kinerja Single dan Multiple Feature pada Sistem Temu Kembali Citra Tumbuhan Menggunakan Ensemble Multinomial Logistic Regression.
Abstrak: Daun tumbuhan dapat diidentifikasi menggunakan fitur yang berbeda. Hal ini penting untuk memilih fitur yang optimal untuk melakukan identifikasi. Penelitian ini menganalisis kinerja single feature dan multiple feature menggunakan klasifikasi multinomial logistic regression. Hasil klasifikasi tersebut digunakan untuk seleksi fitur. Penelitian ini menggunakan 66 spesies tanaman dengan 660 citra. fuzzy local binarypPattern digunakan untuk mengekstrak fitur tekstur dan global shape descriptor digunakan untuk mengekstrak fitur geometri. Similaritybased combination method digunakan untuk menggabungkan fitur sebagai ensemble classifier. Berdasarkan percobaan ditemukan bahwa beberapa citra daun dapat diidentifikasi berdasarkan fitur tekstur dan citra lainnya dapat diidentifikasi berdasarkan fitur geometri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan fitur tekstur memiliki kinerja lebih baik dibandingkan dengan fitur geometri dengan ratarata precision sebesar 0.84. Sementara itu, single feature memiliki kinerja yang lebih baik daripada multiple feature. Rata-rata precision dari multiple feature adalah 0.69.
Keyword: multinomial logistic regression, perbandingan fitur, temu kembali citra

Judul: Synthesis and Characterization of Hydroxy-apatite with Controlled Pore
Abstrak: implant materials. Porosity hydroxyapatite can be formed using porogen hydrogen peroxide (H2O2), polyvinyl alcohol (PVA), ethylene glycol (EG), or polyethylene glycol (PEG). The pore size can be controlled by setting the concentration of porogen. The results of the characterization using X-ray diffraction (XRD) and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) showed that the addition of porogen phase does not change the structure of hydroxyapatite, but changing the crystallite size and crystal strain. Increasing the concentration of porogen to 25% can increase the strain, crystallite size, and pore size. The degree of crystallinity of hydroxyapatite formation 0.75-0.83. Hydroxyapatite formed from 0.3 to 1.2 μm pore size, the largest pore is formed on the addition of polyethylene glycol porogen. Hydroxyapatite synthesized by addition and without addition of porogen does not contain heavy metals lead, cadmium, mercury, and arsenic
Keyword: