Judul: Perbandingan Support Vector Machine dan Partial Least Square Discriminant Analysis untuk Memprediksi Kemiripan Biomassa.
Abstrak: Batu bara dan karbon aktif banyak dimanfaatkan dalam berbagai aplikasi. Dua bahan tersebut menjadi perlu diperhatikan karena batu bara dan karbon aktif memiliki sifat yang tidak dapat diperbaharui. Oleh karena itu, diperlukan suatu bahan lain yang dapat dimanfaatkan sebagai alternatif pengganti bagi batu bara atau karbon aktif. Biomassa sebagai sumber energi terbarukan memiliki potensi untuk menggantikan batu bara atau karbon aktif. Metode Fourier Transform Infrared (FTIR) dan analisis multivariat digunakan untuk mengukur kemiripan biomassa dengan batu bara atau karbon aktif. Analisis multivariat Support Vector Machine (SVM) dan Partial Least Square Discriminant Analysis (PLSDA) menghasilkan performa yang baik dengan rata-rata nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas sebesar 100%. Namun, PLSDA tidak memerlukan tuning parameter terlebih dahulu sehingga dipilih untuk memprediksi biomassa. Setelah diprediksi, biomassa menunjukkan kemiripan dengan batu bara sehingga berpotensi sebagai alternatif pengganti bagi batu bara.
Keyword: batu bara, biomassa, karbon aktif, PLSDA, SVM

Judul: Comparasion of Support Vector Machines and Maximum Likelihood Method for Detecting Damage and Growth Post-Forest and Land Fires: A Case Study in Jambi
Abstrak: Studi ini meneliti tentang citra asli dan citra sintetik, yaitu citra komposit, citra Principal Component Analysis, dan citra indeks vegetasi menggunakan algoritma Mesin Vektor Pendukung (SVM) dan Peluang Maksimum (MLC) dalam mendeteksi kerusakan dan pertumbuhan akibat adanya kebakaran hutan dan lahan. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui metode dan citra yang optimal untuk deteksi perubahan vegetasi setelah kebakaran. Pendekatan klasifikasi terbimbing digunakan untuk mengklasifikasikan setiap citra dengan algoritma SVM dan MLC. Citra komposit dengan algoritma MLC menghasilkan KA sebesar 76,7% sedangkan pada algoritma SVM sebesar 84,3%. Untuk citra sintetik, citra PCA dengan algoritma MLC menghasilkan KA sebesar 79,4%, sedangkan pada algoritma SVM sebesar 80,7%. Citra indeks vegetasi pada algoritma MLC menghasilkan KA sebesar 80,4%, sedangkan pada algoritma SVM sebesar 84,0%. Nilai akurasi citrakomposit dengan algoritma SVM merupakan yang terbaik., This study examined raw and synthetic images, i.e composite imagines, Principal Component Analysis imagines, and vegetation index imagines using Support Vector Machine (SVM) and Maximum Likelihood Classifier (MLC) algorithms in detecting damage and growth post-forest and land fires. The objective of this study was to find out the most optimal method and images for detecting vegetation changes after fires. The supervised classification approach was used to classify each imagery using the SVM and MLC algorithms. The raw images with the MLC algorithm provided a KA of 76,7% while the SVM algorithm was 84,3%. For synthetic images, the PCA images with the MLC algorithm produced a KA of 79,4%, while the SVM algorithm was 80,7%. The vegetation index images with the MLC algorithm produced a KA of 80,4%, while the SVM algorithm was 84,0%. The accuracy of composite imagery with the SVM algorithm was the highest.
Keyword: Maximum Likelihood Classifier, Principal Component Analysis, Support Vector Machine, Vegetation Index

Judul: The Leukocyte Profile of Pregnant Friesian Holstein Cows vaccinated with Escherichia coli K99 polivalen vaccine.
Abstrak: The objective of this experiment was to study the leukocyte profile of pregnant cows vaccinated with E.coli K99 polivalen vaccine. Three pregnant Friesian Holsteins cows were used in this experiment. Before the administration of vaccine, the cows were given a series of immunomodulator injection for three days. The vaccinations were administered three times at 8, 6, and 4 weeks before calving. Blood were drawn through jugular vein, first before the administration of vaccines, then weekly until calving. Based on the observation, it can be concluded that the administration of E.coli K99 polivalen vaccine in pregnant cows not affected the leukocyte profile. Keywords : Escherichia coli vaccine, leukocyte profile, differential leukocyte
Keyword: