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: Perbandingan Kinerja Pembobotan Ciri pada Temu Kembali Citra Menggunakan Bayesian Network dan Algoritme Genetika
Abstrak: This research proposes performance comparison on image retrieval using bayesian network and genetic algorithm, which combines color, shape and texture information. Histogram-162 is used for color feature, edge direction histogram for shape feature and co-occurrence matrix for texture feature. Combining multiple features in image retrieval process can be implemented using feature weight assignment. Bayesian network and genetic algorithm is used to find the optimal weight. This research used 1050 images with various classes i.e car, lion, sunset, texture, bear, elephant, arrow, landscape, reptile and aircraft. Experiment results shows that genetic algorithm has better precision than bayesian network on recall between 0.0 and 0.3.
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;