Judul: Perbandingan Kinerja Single dan Multiple Feature pada Sistem Temu Kembali Citra Tumbuhan menggunakan Ensemble SVM
Abstrak: Daun tumbuhan dapat dikenali dengan single ataupun multiple fitur. Pemilihan fitur yang optimal sangat penting. Penelitian ini mengusulkan Ensemble SVM untuk proses klasifikasi dan pemilihan fitur. Fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah fitur tekstur dan geometri. Metode Fuzzy Local Binary Pattern digunakan untuk ekstraksi fitur tekstur dan Global Shape Descriptor digunakan untuk ekstraksi fitur geometri. Metode Weighted Similarity-based Combination digunakan untuk menggabungkan fitur hasil classifier. Penelitian ini menggunakan 66 spesies tumbuhan dengan 660 citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa multiple feature memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan single feature dengan rata-rata recall sebesar 0.974 dan kinerja terbaik pada single feature dicapai oleh fitur tekstur dengan rata-rata recall sebesar 0.948. Metode pada penelitain ini dapat diterapkan pada sistem temu kembali citra tumbuhan.
Keyword: Ensemble SVM, Perbandingan fitur, Temu kembali citra tumbuhan

Judul: Pembobotan Classifier untuk Sistem Temu Kembali Citra Tumbuhan pada Ensemble Classifier
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang memiliki keanekaragaman tumbuhan yang tinggi. Karena tingginya keanekaragaman tumbuhan yang tersebar di seluruh wilayah, hal ini menyebabkan data hasil penelitian banyak tersedia, salah satunya dalam bentuk citra. Pemanfaatan data dalam bentuk citra saat ini belum maksimal karena sistem pencarian data berdasarkan citra hanya bekerja dengan menggunakan karakteristik umum pada citra. Diperlukan sistem pencarian citra tumbuhan yang menggunakan karakteristik khusus pada citra tumbuhan itu sendiri. Karakteristik khusus pada citra bisa didapatkan dengan menggunakan citra daun dan mengambil fitur berupa tekstur dan geometri. Fitur tekstur dan geometri memiliki karakteristik yang berbeda. Akan lebih baik jika setiap fitur dilakukan proses klasifikasi secara terpisah (ensemble classifier). Dengan menggunakan ensemble classifier maka masing-masing classifier bisa menghasilkan akurasi yang berbeda. Oleh karena itu, dibutuhkan pembobotan classifier agar dapat menentukan classifier mana yang lebih kuat dalam penentuan hasil akhir. Pada penelitian ini digunakan metode penggabungan dan pembobotan classifier dengan menggunakan metode Naïve Bayes Combination, Weigthed Majority Vote dan Linear Programming. Data yang digunakan adalah sebanyak 4559 citra dari 156 spesies tumbuhan yang berbeda. Hasil menunjukkan bahwa dari ketiga metode yang digunakan, metode Naïve Bayes Combination mendapatkan rata-rata akurasi tertinggi yaitu sebesar 94.62%, sedangkan metode Weighted Majority Vote (WMV) dan Linear Programming (LP) masing-masing mendapat rata-rata akurasi sebesar 77.84% dan 77.34%. Dari hasil pembobotan menggunakan WMV dan LP, diperoleh nilai bobot classifier tekstur lebih besar dibandingkan dengan classifier geometri, yaitu 0.65 untuk classifier tekstur dan 0.35 untuk classifier geometri oleh metode WMV dan 2.40 untuk classifier tekstur dan 2.0 untuk classifier geometri oleh metode LP. Artinya dengan metode ekstraksi fitur yang digunakan dalam penelitian ini, classifier tekstur lebih baik dalam melakukan klasifikasi dibandingkan dengan classifier geometri. Penyebab rendahnya akurasi di beberapa spesies antara lain karena kurangnya data citra di beberapa spesies daun.
Keyword: ensemble classifier, Linear Programming, Naïve Bayes Combination, Weighted Majority Vote

Judul: Synthesis and Characterization of Hydroxy-apatite with Controlled Pore
Abstrak: implant materials. Porosity hydroxyapatite can be formed using porogen hydrogen peroxide (H2O2), polyvinyl alcohol (PVA), ethylene glycol (EG), or polyethylene glycol (PEG). The pore size can be controlled by setting the concentration of porogen. The results of the characterization using X-ray diffraction (XRD) and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) showed that the addition of porogen phase does not change the structure of hydroxyapatite, but changing the crystallite size and crystal strain. Increasing the concentration of porogen to 25% can increase the strain, crystallite size, and pore size. The degree of crystallinity of hydroxyapatite formation 0.75-0.83. Hydroxyapatite formed from 0.3 to 1.2 μm pore size, the largest pore is formed on the addition of polyethylene glycol porogen. Hydroxyapatite synthesized by addition and without addition of porogen does not contain heavy metals lead, cadmium, mercury, and arsenic
Keyword: