Judul: Kegunaan Analisi Kanonik Dalam Analisis Citra Digital dengan Suatu Studi Kasus Daerah Darmada dan Sekitarnya, Jawa Barat
Abstrak: Tujuan praktek lapang ini adalah untuk menjajaki kegunaan analisis kanonik dalam analisis citra digital, dengan harapan analisis kanonik ini akan dapat mereduksi dimensi data dan dapat memperjelas perbedaan antara suatu obyek dengan obyek lain dalam citra yang dianalisis. Manfaat dari analisis kanonik ini dapat dilihat dari kemampuannya untuk mereduksi dimensi dari citra semula sehingga dimensinya menjadi lebih sedikit akan tetapi hasil citra tersebut sudah mewakili informasi-informasi data semula. Hasil citra transformasi yang penampilannya secara visual maupun numerik lebih jelas daripada penampilan sebelum transformasi menunjukkan bahwa citra hasil transformasi tersebut sudah dapat mewakili hampir semua informasi dari citra asal. Semakin merentangnya jarak Mahalanobis antar kelas dari citra hasil transformasi (terutama yang jaraknya semula dekat) menunjukkan bahwa analisis kanonik ini berguna sebagai tahap awal dari klasifikasi.
Keyword: 

Judul: Study of several digital image classification methods for remote sensing Data
Abstrak: Klasifikasi citra digital terdiri dari banyak metode alternatif yang menghasilkan tingkat akurasi berbeda-beda. Akurasi ini sangat tergantung pada beberapa hal seperti training sample dan keragaman kenampakan lahan pada daerah citra yang dikaji. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan 4 metode klasifikasi citra digital yang diterapkan pada daerah dengan tingkat keragaman kenampakan lahan yang berbeda yaitu Kecamatan Ciomas, Kecamatan Dramaga dan Kecamatan Cibungbulang. Metode klasifikasi citra digital yang digunakan pada penelitian ini adalah kemungkinan maksimum, jarak Mahalanobis, jaringan syaraf tiruan dan support vector machine. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa kemungkinan maksimum merupakan metode klasifikasi citra yang paling baik pada citra di tiga kecamatan terpilih dengan nilai rata-rata akurasi keseluruhan sebesar 91.99% dan nilai rata-rata koefisien kappa sebesar 0.8772. Selain itu, metode support vector machine dan jaringan syaraf tiruan juga memberikan hasil yang cukup baik., Digital image classification is composed of many alternative methods that produced different levels of accuracy. This accuracy depends on several things such as training samples and the diversity of land on the appearance of the image regions studied. This study aimed to compare 4 digital image classification method which applied to areas with different land appearance diversity of the District Ciomas, District Dramaga and District Cibungbulang. Digital image classification methods that used in this study are maximum likelihood, Mahalanobis distance, artificial neural networks and support vector machine. The results of this study concluded that the maximum likelihood is the best image of image classification method of the three district chosen with the average value of overall accuracy was 91.99% and the average value of the kappa coefficient was 0.8772. In addition, support vector machine and artificial neural networks also provide good results. Keywords: commission error, image classification, kappa coefficient, omission error, overall accuracy
Keyword: akurasi keseluruhan, kesalahan komisi, kesalahan omisi, klasifikasi citra, koefisien kappa

Judul: Evaluation of Influenza Antibody Titers in Serum and Egg Yolk of Layers Vaccinated with Influenza Vaccines.
Abstrak: Influenza belongs to the Orthomyxoviridae family which causes upper and lower respiratory tract infection. The aim of this study was to evaluate influenza-A specific antibody titers from serum and egg yolk of hens vaccinated with quadrivalent influenza vaccines. Three Hy-line Brown layers were vaccinated with quadrivalent influenza type A and B inactivated vaccines. Vaccination was carried out three times at a dose of 0.25 ml/chicken via the intramuscular route. The first vaccination was carried out at 24 weeks of age, then boosters were performed at 28 and 32 weeks of age. Serum and egg yolk were collected every week for 20 weeks since the first vaccination. Influenza A H3N2 and H1N1 antibody titers were determined using hemagglutination-inhibition (HI) test and agar-gel-precipitation (AGP) test. Influenza-A H3N2 and H1N1 specific antibodies were detected in both serum and egg yolk from the first to twenty weeks after the initial vaccination. Highest HI geometric mean titer (GMT) of H1N1 antibody reached 26.67 HIU at nine weeks post first vaccination (p.f.v), while H3N2 antibody reached 26 HIU at six weeks p.f.v. Our result showed that influenza antibodies can be produced in layers using quadrivalent vaccines and layer chickens are able to produce equivalent antibody levels for each influenza subtype.
Keyword: antibody, egg yolk, influenza, layer chickens, serum