Judul: Ekstraksi dan Klasifikasi Fitur Geometri Kontur Daun Shorea Berbasis Citra Digital
Abstrak: Shorea merupakan salah satu marga tumbuhan pada susunan hutan hujan tropis yang memiliki 194 spesies serta kualitas kayu yang baik sehingga sering diolah sebagai bahan konstruksi ringan hingga berat. Eksploitasi hutan secara masif telah mengancam kelestarian Shorea di alam. Sebanyak 156 spesies telah tercatat dalam daftar merah IUCN (International Union for Conservation of Nature). Dari 156 spesies tersebut, 59.6% berada pada kategori critically endangered sehingga perlu dilakukan konservasi untuk menyelamatkannya dari kepunahan. Dalam pengumpulan bahan tanaman Shorea pada fase anakan, sering kali kesulitan membedakan antara anakan Shorea jenis yang lain, sehingga dapat megakibatkan kesalahan dalam pengumpulannya. Untuk menghidari kesalahan tersebut, perlu dilakukan identifikasi dengan cepat dan akurat. Karena pentingnya identifikasi bagi botanikus maka diperlukan suatu alat atau sistem untuk mengidentifikasi spesies Shorea dengan mudah. Proses identifikasi dapat dilakukan secara sederhana dengan menggunakan morfologi tumbuhan. Morfologi tumbuhan berfungsi untuk menggambarkan bagaimana wujud atau bentuk tumbuhan. Bagian tumbuhan yang mudah dijumpai dan sering digunakan untuk mengenali jenis tumbuhan adalah daun. Daun memiliki fitur utama yang membedakan setiap jenis tanaman, salah satunya yaitu Kontur daun. Kontur daun berperan penting dalam proses identifikasi karena memiliki arsitektur unik yang membedakan antar jenis tumbuhan. Matematika geometri dapat membantu dalam mengekstraksi citra kontur daun. Untuk menentukan posisi titik konturmenggunakannilai koordinat geometri. Nilai koordinat dapat digunakan untuk menghitung sudut, jarak, kemiringan kontur. Demikian nilai koordinat juga mampu memberikan informasi penting titik kontur yang unik. Pendekatan geometri pada penelitian ini akan digunakan untuk mengekstraksi ciri dengan menghitung nilai jarak, posisi, kemiringan, perubahan sudut, kelengkungan landmark. Kelima fitur tersebut dianalisis untuk mengetahui fitur yang paling berpengaruh dalam mengklasifikasikan spesies Shorea spp (S. acuminata, S. leprosula, S. ovalis, dan S. selanica). Untuk mengklasifikasikan spesies Shorea spp, teknik klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan geometri kontur dapat melakukan ekstraksi nilai fitur jarak, posisi, kemiringan, perubahan sudut, kelengkungan landmark dengan cukup baik. Untuk setiap fitur, dilakukan analisis yang hasilnya menunjukkan bahwa fitur kemiringan merupakan fitur yang dapat membedakan keempat spesies Shorea spp dengan baik. Kemudian, hasil klasifikasi menggunakan SVM untuk identifikasi spesies Shorea spp menghasilkan rataaan akurasi tertinggi sebesar 75.67%.
Keyword: ekstraksi ciri, geometri, Shorea, SVM, kontur daun

Judul: Ekstraksi dan Klasifikasi Fitur Geometri Venasi Daun Shorea Berbasis Citra Digital
Abstrak: Shorea merupakan salah satu marga tumbuhan hutan hujan tropis yang memiliki 194 spesies serta kualitas kayu yang baik sehingga sering diolah sebagai bahan konstruksi ringan hingga berat. Selain hasil kayu, shorea juga memiliki hasil hutan non kayu seperti penghasil damar, tengkawang, buah nut, dan tanin. Eksploitasi hutan secara masif telah mengancam kelestarian Shorea di alam. Sebanyak 156 spesies telah tercatat dalam daftar merah IUCN (International Union for Conservation of Nature). Dari 156 spesies tersebut, 59.6% berada pada kategori critically endangered sehingga perlu dilakukan konservasi untuk menyelamatkannya dari kepunahan. Dalam pengumpulan Shorea pada fase anakan, sering kali kesulitan membedakan antara anakan Shorea jenis yang lain, sehingga dapat megakibatkan kesalahan dalam pengumpulannya. Untuk menghidari kesalahan tersebut, perlu dilakukan identifikasi. Oleh karena pentingnya identifikasi bagi botanikus sehingga diperlukan suatu sistem untuk mengidentifikasi spesies shorea dengan tepat. Proses identifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan morfologi tumbuhan. Morfologi tumbuhan berfungsi untuk menggambarkan bagaimana wujud atau bentuk tumbuhan. Bagian tumbuhan yang mudah dijumpai dan sering digunakan untuk mengenali jenis tumbuhan adalah daun. Daun memiliki fitur utama yang membedakan setiap jenis tanaman, salah satunya yaitu stuktur urat (venasi). Venasi daun berperan penting dalam proses identifikasi karena memiliki arsitektur unik yang membedakan antar jenis tumbuhan. Matematika geometri dapat membantu dalam mengekstraksi citra venasi daun. Untuk menentukan posisi titik venasi menggunakan nilai koordinat geometri. Nilai koordinat dapat digunakan untuk menghitung sudut, jarak, dan panjang venasi. Demikian nilai koordinat juga mampu memberikan informasi penting titik venasi yang unik. Pendekatan geometri pada penelitian ini akan digunakan untuk mengekstraksi ciri dengan menghitung nilai angle, distance, length, straightness, different angle, length ratio, scale projection, dan secondary nerves. Dari ke delapan fitur tersebut dianalisis untuk mengetahui fitur yang paling berpengaruh dalam mengklasifikasikan spesies Shorea spp (S. acuminata, S. leprosula, S. ovalis, dan S. selanica). Untuk mengklasifikasikan spesies Shorea spp, teknik klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian ini menunjukkan, bahwa pendekatan geometri dapat melakukan ekstraksi nilai fitur angle, distance, length, straightness, different angle, length ratio, scale projection, dan secondary nerves dengan baik. Untuk analisis setiap fitur menunjukkan, bahwa fitur secondary nerves merupakan fitur yang dapat membedakan ke empat spesies Shorea spp cukup baik. Kemudian hasil klasifikasi menggunakan SVM untuk identifikasi spesies Shorea spp didapat rataan akurasi tertinggi sebesar 80.82%.
Keyword: ekstraksi ciri, geometri, Shorea, svm, venasi daun

Judul: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model