Judul: Ekstraksi minutiae pada citra sidik jari
Abstrak: Sistem pengenalan identitas menggunakan sidik jari telah diaplikasikan secara luas untuk berbagai keperluan, di antaranya pada bidang forensik, pembuatan kartu identitas, maupun identifikasi pelaku kejahatan untuk penegakan hukum. Penggunaan sidik jari sebagai alat identifikasi terbukti cukup efektif karena sifatnya yang universal, unik, dan permanen pada tiap manusia. Metode klasifikasi dan identifikasi sidik jari secara otolnatis akhir-akhir ini sangat diperIukan dan beberapa di antaranya rnenggunakan metode minutiae. Langkah yang termasuk penting dalam pengidentifikasian sidik jari yang menggunakan metode minutiae adalah mengekstraksi citra sidik jari itu sendiri. Biasanya, citra sidik jari itu jarang rnempunyai kualitas yang baik. Hal ini dikarenakan variasi dan kondisi dari kulit sidik jari. Oleh sebab itu, teknik peningkatan kualitas citra dari sidik jari diperlukan untuk mendapatkan hasil ekstraksi yang lebih baik. PeneIitian ini bertujuan mengimglementasikan ekstraksi citra sidik jari dengan cara menggunakan metode minutiae pada citra sidik jari serta membandingkan enhanced i~naged an unenhnnced inluge. Wasil penelitian menunjukkan bahwa proses ekstraksi minutiae harus melalui proses enhancenrent image. Hal hi dikarenakan proses tersebut mempertegas pola dari citra sidik jari yang menghilangkan noise dan titik minutiae yang salah. Dari perbandingan jumlah titik minutiae dari enhanced image dan zrnenhanced image dapat disimpulkan jumlah titik minutiae dari enhanced itptage lebih keciI jumlahnya dibandingkan dengan jumlah titik minutiae dari unenhanced itnage dikarenakan proses erlhanced image memperbaiki citra sidik jari. Kata kunci : Minutiae, Noise, Enhancement Image, Enhanced Inage dan Unenhanced Image
Keyword: 

Judul: Pengenalan Sidik Jari Menggunakan Resilient Backpropagation Neural  Network dengan Praproses Transformasi Wavelet
Abstrak: Sistem pengenalan biometrik menggunakan karakteristik fisiologis yang dimiliki manusia sebagai dasar dari pengenalannya. Karakteristik fisiologis yang digunakan harus bersifat unik, permanen, dan universal. Sidik jari memiliki semua karakteristik tersebut sehingga digunakan sebagai dasar pengenalan dalam penelitian ini. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 70 buah sidik jari yang diperoleh dari situs internet pada alamat http://www.bias.csr.unibo.it/fvc2000/databases.asp. Sidik jari tersebut diambil dari 10 orang berbeda dengan 7 posisi pengambilan yang serupa. Data akan mengalami transformasi wavelet sebanyak enam level dengan menerapkan bank filter wavelet. Induk wavelet yang digunakan pada penelitian ini adalah Haar. Citra yang akan digunakan pada proses pengenalan sidik jari adalah citra pendekatan hasil dekomposisi wavelet level 1, level 2, level 3, level 4, level 5, dan level 6.
Keyword: 

Judul: Hog Cholera
Abstrak: Hog Cholera adalah penyakit pada babi yang sangat infeksius, ditandai dengan penyebarannya yang cepat. Penyebabnya adalah virus dari famili Togaviridae, genus Pestivirus berintikan asm ribonukleat, beruntai tunggal, mempunyai selubung yang mengandung lipida dan "duri-duri" yang mengandung glikoprotein. Penularan dari babi dapat secara vertikal maupun secara horisontal. Secara geographis, penyakit ini9 sudah ada dihampir seluruh dunia, hanya beberapa negara yang relatof bebas HC.
Keyword: