Judul: Penggabungan Fitur Morfologi, Local Binary Pattern Variance, dan Color Moments untuk Aplikasi Mobile Identifikasi Citra Tumbuhan Obat
Abstrak: This research proposed a new Android mobile application for medicinal plants identification using some features of leaf, i.e. texture, shape, and color. This research used 51 species of medicinal plants and each species consists of 48 images, so the total images used in this research are 2448 images. Local Binary Pattern Variance (LBPV) is used to extract the texture, morphological feature is used to extract the shape, and color moments is used to extract color feature based on color distribution. Further research was conducted on the combination of features to get a better result in medicinal plants identification. The combination technique used is the Product Decision Rule (PDR). This research uses the Probabilistic Neural Network (PNN) technique to classify the morphological, LBPV, and color moments features vector. The experimental results show that the combination of the morphological, LBPV, and color moments features can improve the accuracy of medicinal plants identification. The accuracy of the combination of the morphological, LBPV, and color moments features is 72.16%.
Keyword: 

Judul: Penggabungan Fitur Fuzzy Local Binary Pattern dan Fuzzy Color Histogram untuk Aplikasi Mobile Identifikasi Citra Tumbuhan Obat.
Abstrak: This research develops a mobile application based on Android operating system for identifying medicinal plant images. The identification is conducted based on texture and color feature. This research uses medicinal plants leaf images. The total medicinal plants used in this research is 51 species taken from Biofarmaka IPB, Cikabayan Farm, Green house Center Ex-Situ Conservation of Medicinal Plant Indonesia Tropical Forest and Kebun Raya Bogor. Each species consist of 48 images, thus the total image used in this research is 2448. This research investigates effectiveness of the fusion between the Fuzzy Local Binary Pattern (FLBP) and the Fuzzy Color Histogram (FCH) in order to identify medicinal plants. The FLBP method is used for extracting medicinal plants texture. This method extends the Local Binary Pattern (LBP) approach by employing fuzzy logic for representing the local patterns of texture images. Fuzzification allows the distribution of the LBP values is used as a feature vector. Moreover, the FCH method is used for extracting medicinal plants color. This method considers the color similarity of each color pixel associated with all the histogram bins through fuzzy-set membership function. Next, Fuzzy C-Means (FCM) algorithm is used to compute the membership values. The fusion of FLBP and FCH is done by using Product Decision Rules (PDR) method. This research uses Probabilistic Neural Network (PNN) method to classify the FLBP and FCH feature vector. The experimental results show that the fusion between FLBP and FCH can improve the accuracy of medicinal plants identification (FLBP: 59.61%, FCH: 50.78%, fusion of FLBP and FCH: 74.51%).
Keyword: 

Judul: Analisis statis dan dinamis untuk menentukan maksimum seignorage
Abstrak: Inflasi adalah kenaikan tingkat harga rata rata. Adanya kenaikan dalam tingkat harga, maka mengakibatkan jumlah permintaan uang semakin meningkat. Untuk mengatasi peningkatan jumlah permintaan uang tersebut, maka pemerintah melakukan usaha pencetakan uang. Pencetakan uang ini pada awalnya akan memberikan tambahan pendapatan bagi pemerintah yang dikenal dengan seignorage. Pada periode yang sama, apabila pemerintah mencetak uang tanpa batas, maka pemerintah akan mengalami penurunan seignorage dan bahkan penurunan pendapatan. Untuk itu, pemerintah harus mengetahui tingkat maksimum seignorage yang dapat dicapai. Artsem Boichanka menganalisis tingkat maksimum seignorage di Belarus, Rusia, dan Ukraina dengan menggunakan data periode 1992-2000. Analisis Boichanka ini menggunakan dua model yaitu model analisis statis dan model analisis dinamis. Tujuan dari karya ilmiah ini adalah mempelajari model analisis statis dan model analisis dinamis untuk menentukan maksimum seignorage. Model analisis statis didasarkan pada fungsi permintaan uang Cagan, dimana fungsi permintaan uang dipengaruhi oleh tingkat bunga nominal dan tingkat pendapatan. Asumsi dari model ini adalah bahwa keadaan suatu negara bersifat stabil dan elastisitas permintaan uang terhadap pendapatan harus sama dengan satu. Maksimum seignorage pada model analisis statis ini dicapai pada saat tingkat pertumbuhan uang adalah kebalikan dari elastisitas permintaan uang terhadap tingkat bunga nominal. Model analisi dinamis didasarkan pada model yang dikembangkan McCallun dan diterapkan Ashauer di Ukraina. Model tersebut menyatakan bahwa tingkat kesetimbangan uang riil pada periode t dipengaruhi oleh kesetimbangan uang riil periode t-1, inflasi harapan dan tingkat pendapatan. Karena kesetimbangan uang riil periode t dipengaruhi oleh kesetimbangan uang riil periode t-1, maka tingkat maksimum seignorage dapat dicapai pada dua periode, yaitu: 1. Pada periode jangka pendek, maksimum seignorage merupakan fungsi dari elastisitas kesetimbangan uang riil pada periode t terhadap inflasi. Hal ini berarti bahwa adanya perubahan dalam inflasi maka akan mengakibatkan perubahan maksimum seignorage yang dicapai pada periode t. 2. Pada periode jangka panjang, maksimum seignorage tidak hanya merupakan fungsi dari elastisitas kesetimbangan uang riil terhadap inflasi tetapi juga merupakan fungsi dari elastisitas kesetimbangan uang riil pada periode t terhadap kesetimbangan uang riil pada periode t-1. Hal ini berarti bahwa adanya perubahan dalam kesetimbangan uang riil (jumlah permintaan uang) pada periode t-1 dan perubahan inflasi, maka akan mengakibatkan perubahan maksimum seignorage yang dicapai pada periode t.
Keyword: