Judul: Fuzzy Rule-Based Sistem Temukembali Citra Bunga
Abstrak: Masalah utama dalam sistem temukembali citra adalah ambiguitas persepsi manusia terhadap suatu citra dan metode pembobotan ciri yang tidak fleksibel untuk pengukuran kemiripan. Penelitian ini mengembangkan metode baru untuk pengukuran kemiripan citra dari ciri (image features) warna dan bentuk dengan menggunakan basis kaidah fuzzy. Basis kaidah fuzzy ini berfungsi sebagai alat untuk merepresentasikan pola pikir manusia dalam menterjemahkan keinginan subyektif pengguna sistem temukembali citra. Proses utama yang terdapat dalam sistem temukembali citra adalah pengindeksan dan temukembali. Proses pengindeksan adalah proses melakukan segmentasi berdasarkan ciri citra yaitu ciri warna dengan metode histogram dan ciri bentuk dengan metode momen invarian. Proses temukembali adalah proses pengimplementasian logika fuzzy yang terdiri dari tahapan fuzzyfikasi nilai crisp ciri citra, melakukan inferensi pada setiap kaidah fuzzy, defuzzyfikasi nilai fuzzy agregat serta visualisasi nominasi citra yang relevan. Basis kaidah fuzzy untuk pengukuran kemiripan citra antara citra query dengan basisdata menggunakan tiga peubah linguistik yaitu sama, mirip dan beda. Peubah linguistik ini digunakan untuk klasifikasi masukan ciri warna dan bentuk serta klasifikasi citra keluaran. Hasil percobaan menunjukkan bahwa kinerja sistem temukembali citra dipengaruhi oleh metode implikasi yang digunakan, dan kinerja basis kaidah fuzzy terbaik adalah yang mempunyai informasi warna lebih dominan dibandingkan dengan bentuk dalam penentuan kemiripan citra. Percobaan dengan tiga metode implikasi yaitu Mamdani, Aljabar dan Einstein memberikan nilai presisi berturut–turut adalah 86,44 %, 87,89 % dan 87,56 %, dimana metode Mamdani menghasilkan citra yang lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya secara persepsi. Basis kaidah fuzzy yang mempunyai kinerja terbaik untuk ketiga metode implikasi adalah : jika citra basisdata warnanya sama atau beda dan bentuknya sama atau mirip atau beda dengan citra query maka diklasifikasikan menjadi sama atau beda dengan citra query tergantung klasifikasi warna ; jika citra basisdata warnanya mirip dan bentuknya sama atau mirip dengan citra query maka diklasifikasikan menjadi mirip dengan citra query ; jika citra basisdata warnanya mirip dan bentuknya beda maka diklasifikasikan menjadi beda dengan citra query.
Keyword: 

Judul: Metode Support Vector Machine untuk Klasifikasi pada Sistem Temu Kembali Citra
Abstrak: Citra memiliki bentuk, tekstur dan warna yang sangat beragam. Hal ini menyebabkan sulitnya dilakukan pencarian citra. Klasifikasi citra merupakan salah satu tahap yang paling penting pada temu kembali berbasis citra. Penelitian ini mengimplementasikan metode Support Vector Machine (SVM) dengan algoritma optimisasi Sequential Minimal Optimization (SMO) untuk tahap klasifikasi pada sistem temu kembali citra berdasarkan ciri warna. Penelitian juga membandingkan kinerja SVM dengan pendekatan jarak Euclidean pada sistem temu kembali citra. Data yang digunakan diambil dari basis data Caltech dan www.flowers.vg sebanyak 300 citra untuk berbagai macam objek. Format citra adalah JPEG berukuran 50×50 piksel. Seluruh citra di dalam basis data disegmentasi menggunakan algoritma Expectation-Maximization (EM) dan diekstraksi menggunakan metode Fuzzy Color Histogram (FCH) untuk membentuk indeks warna citra di dalam basis data. Kemudian indeks warna citra ini dilatih menggunakan algoritma optimisasi SMO untuk membentuk model klasifikasi SVM. Model klasifikasi ini digunakan untuk mengklasifikasikan citra. Dari hasil klasifikasi, diambil citra di dalam basis data yang memiliki kelas yang sama dengan citra kueri dan citra dari kelas lain yang memiliki tingkat kemiripan yang tinggi dengan citra kueri sebagai citra hasil temu kembali. Evaluasi terhadap hasil temu kembali dilakukan menggunakan rataan precision untuk setiap tingkat recall. Berdasarkan penelitian ini, temu kembali citra menggunakan metode klasifikasi SVM memiliki hasil temu kembali dengan rataan precision mencapai 76.76%, sedangkan pada temu kembali citra yang hanya berdasarkan jarak Euclidean antar citra memiliki rataan precision 50.91%.
Keyword: 

Judul: Studi Seroprevalensi Newcastle Disease pada Unggas Peliharaan Masyarakat di Kecamatan Lore Utara Kabupaten Poso.
Abstrak: This research aims to determine the seroprevalence of Newcastle Disease (ND) on native birds in North Lore Poso District. The research used serum samples from unvaccinated native birds. A total of 45 samples; 22 from domestic chicken and 23 from Muscovy ducks; were taken from Sedoa, Wuasa, and Napu village. Newcastle Disease was determined by Enzyme-linked Immunosorbent Assay (ELISA) method. The seroprevalence of ND in domestic chicken and muscovy ducks were 40.9% and 69.56%, respectively. It was equal with 9 domestic chicken and 13 muscovy ducks that were positive antibody ND. Based on the results, we can conclude that ND virus was present on those three village in North Lore. The area was determined as ND-endemic.
Keyword: ELISA, Newcastle Disease, Poso, Seroprevalence