Judul: . Segmentasi Venasi Citra Daun Tanaman Obat Menggunakan Matriks Hessian.
Abstrak: Penelitian ini mengajukan metode untuk mensegmentasi citra venasi daun tanaman obat menggunakan matriks Hessian. Venasi daun merupakan salah satu fitur biometrik yang dapat dijadikan penciri suatu tanaman. Fitur tersebut spesifik untuk setiap spesies sehingga dapat menjadi penciri suatu tanaman Matriks Hessian merupakan metode deteksi tepi dengan turunan kedua yang dapat mensegmentasi citra berdasarkan kelompok strukturnya melalui nilai eigen piksel citra tersebut. Proses thinning dilakukan untuk menghasilkan citra yang siap ekstraksi. Sebagai tambahan, operasi morfologi dilakukan untuk memperbaiki garis rusak atau venasi yang tidak terhubung. Metode diujikan pada empat tipe venasi daun dari 346 sampel digital. Evaluasi visual yang dilakukan menunjukkan bahwa metode yang diajukan dapat digunakan untuk mengekstrak venasi primer, sekunder, dan tersier. Metode ini menjanjikan untuk membantu botanis dan taksonomis untuk mengidentifikasi tanaman obat secara otomatis.
Keyword: deteksi tepi, matriks Hessian, segmentasi venasi daun

Judul: Analisis Biometrik Kerapatan Venasi Daun Berbasis Citra Digital
Abstrak: Daun merupakan salah satu fitur biometrik tanaman yang berperan penting dalam adaptasi lingkungan. Daun juga memiliki beberapa fitur utama, salah satunya adalah venasi daun. Venasi daun memiliki peran yang penting dalam proses pertumbuhan tanaman, selain itu juga untuk mengetahui hubungan fisiologi dan iklim suatu tanaman. Pada setiap lingkungan yang berbeda, tanaman memiliki tipe venasi daun yang berbeda. Perbedaan tipe venasi daun ini dapat dilihat dari tingkat densitas atau kerapatan pada venasi daun. Penelitian ini melakukan analisis kerapatan venasi daun menggunakan fitur biometrik tanaman. Untuk mendapatkan fitur-fitur kerapatan venasi daun, maka perlu dilakukan ekstraksi fitur venasi daun. Hasil ekstraksi fitur venasi daun akan menghasilkan beberapa fitur, antara lain straightness, different angle, length ratio, scale projection, skeleton length, number of segment, total skeleton length, projected leaf area, number of branching points dan number of ending points. Pada beberapa fitur hasil ekstraksi dilakukan perhitungan mean, variance dan standard deviation (Plotze dan Bruno 2009). Dari semua fitur yang telah diperoleh, kemudian dilakukan seleksi fitur, untuk mendapatkan fitur terpenting. Hasil seleksi fitur inilah yang digunakan untuk mengklasifikasikan tanaman berdasarkan tipe venasinya. Untuk mengklasifikasikan daun berdasarkan tipe venasinya, teknik klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian ini menunjukkan, bahwa tipe venasi acrodromous dan paralellodromous memiliki tingkat kerapatan venasi yang bagus. Artinya spesies yang berbeda memiliki tingkat kerapatan yang seragam atau sama. Untuk tipe venasi pinnate tingkat kerapatannya cukup bagus, namun terdapat beberapa spesies yang memiliki tingkat kerapatan lebih tinggi. Pada tipe venasi actinodromous dan campylodromous, tingkat kerapatan venasinya adalah yang paling beragam, karena setiap spesies tingkat kerapatan venasinya tersebar dari yang rendah sampai yang tinggi. Adapun fitur-fitur venasi daun dari hasil ektraksi, yang memiliki informasi terpenting terhadap tipe venasi adalah fitur venasi hasil seleksi fitur menggunakan Boruta Algorithm yaitu sebanyak 19 fitur. Kemudian hasil klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) untuk identifikasi daun berdasarkan tipe venasi, diperoleh rata-rata akurasi tertinggi sebesar 77.57%, yaitu ketika menggunakan fitur venasi hasil seleksi fitur. Adapun manfaat dari penelitian ini, yaitu fitur venasi daun yang diperoleh dapat digunakan sebagai penciri tambahan untuk mengidentifikasi tanaman. Selain itu, hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu botanikus dalam memprediksi lingkungan tempat tumbuhnya tanaman berdasarkan tingkat kerapatan venasinya, tentunya dengan penelitian lanjutan.
Keyword: biometrik, ekstraksi fitur, kerapatan venasi daun, seleksi fitur

Judul: Dynamic New Keynesian Model for Unemployment and Inflation Rate.
Abstrak: This paper deals with a scientific analysis of the equilibrium level of hiring, employment and unemployment. The basic model being used is a standard new Keynesian model, which states that utility function depends on consumptions and working hours. Utility maximization refers to a standard labour supply equation, with the marginal cost’s dynamics on new Keynesian model simply reflects movements in real wages and productivity. Furthermore, trade-off between output and inflation stabilization can be considered using the new Keynesian Phillips curve. Dynamic general equilibrium model is a model that can be used to study interactions between market imperfections and nominal rigidities, which is capable of overcoming the main shortcoming of the standard new Keynesian model. In the general equilibrium model there are three groups of the economy agents, namely households, firms and monetary authority. The results of this research science that bargaining processes between firms and workers will yield optimal wage. Increase in labour will cause wages to fall, but the unemployment rate can be reduced. An increase in the firm’s monopoly power will shift the labour demand curve downward, which will reduce the number of workers that firm is willing to hire for any given bargained wage.
Keyword: