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: Analisis kinerja Algoritma Expectation Maximization untuk segmentasi dan sistem temu kembali citra
Abstrak: Pengindeksan citra menggunakan notasi tekstual secara manual memiliki banyak masalah. Oleh karena itu, pengindeksan citra berdasarkan kandungan (content) citra saat ini banyak menarik perhatian. Tahapan awal dari pengindeksan citra dalam Content Based Image Retrieval adalah segmentasi citra. Salah satu algoritma yang digunakan untuk segmentasi citra adalah algoritma Expecation Maximization (EM). Algoritma EM digunakan untuk mengkuantisa si warna. Segmentasi dengan algoritma EM diawali dengan inisialisasi parameter cluster. Jumlah cluster harus ditentukan dahulu. Setelah inisialisasi parameter selesai dilakukan, dilanjutkan dengan tahapan Expectation dan tahapan Maximization. Pada tahapan Expectation akan dilakukan penghitungan peluang tiap piksel untuk masuk ke dalam tiap cluster. Peluang tersebut dihitung dengan asumsi bahwa setiap cluster mempunyai distribusi normal. Pada tahapan Maximization, dilakukan update terhadap parameter cluster. Parameter yang baru akan digunakan untuk tahapan Expectation pada iterasi selanjutnya. Proses ini akan diulang terus-menerus sampai didapatkan hasil yang konvergen. Data yang digunakan adalah 300 citra berwarna dari 30 kelas dengan ukuran citra 50 x 50 piksel. Pada tahapan segmentasi, algoritma EM akan digunakan untuk melakukan pendugaan terhadap nilai parameter cluster. Metode ekstraksi yang digunakan adalah penggabungan antara Fuzzy Color Histogram dan Fuzzy C-Means. Hasil segmentasi dengan algoritma EM diujicobakan pada tahapan klasifikasi dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM). Evaluasi hasil temu kembali dilakukan dengan menggunakan recall dan precision. Penerapan algorima Expectation Maximization (EM) untuk segmentasi citra memberikan hasil temu kembali yang lebih baik daripada hasil temu kembali dengan segmentasi manual. Rataan precision yang didapatkan dari hasil temu kembali menggunakan segmentasi EM adalah 76.76 persen. Di lain pihak, rataan precision dari hasil temu kembali menggunakan segmentasi manual adalah 55.29 persen. Manfaat penelitian ini adalah didapatkan hasil temu kembali dengan rataan precision yang lebih baik dengan penerapan algoritma EM untuk segmentasi citra. Dengan hasil segmentasi yang lebih baik, diharapkan hasil temu kembali citra yang diperoleh memberikan hasil yang lebih relevan dengan citra yang diinginkan.
Keyword: Content Based Image Retrieval, segmentasi citra, algoritma Expectation Maximization

Judul: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model