Judul: Study of several digital image classification methods for remote sensing Data
Abstrak: Klasifikasi citra digital terdiri dari banyak metode alternatif yang menghasilkan tingkat akurasi berbeda-beda. Akurasi ini sangat tergantung pada beberapa hal seperti training sample dan keragaman kenampakan lahan pada daerah citra yang dikaji. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan 4 metode klasifikasi citra digital yang diterapkan pada daerah dengan tingkat keragaman kenampakan lahan yang berbeda yaitu Kecamatan Ciomas, Kecamatan Dramaga dan Kecamatan Cibungbulang. Metode klasifikasi citra digital yang digunakan pada penelitian ini adalah kemungkinan maksimum, jarak Mahalanobis, jaringan syaraf tiruan dan support vector machine. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa kemungkinan maksimum merupakan metode klasifikasi citra yang paling baik pada citra di tiga kecamatan terpilih dengan nilai rata-rata akurasi keseluruhan sebesar 91.99% dan nilai rata-rata koefisien kappa sebesar 0.8772. Selain itu, metode support vector machine dan jaringan syaraf tiruan juga memberikan hasil yang cukup baik., Digital image classification is composed of many alternative methods that produced different levels of accuracy. This accuracy depends on several things such as training samples and the diversity of land on the appearance of the image regions studied. This study aimed to compare 4 digital image classification method which applied to areas with different land appearance diversity of the District Ciomas, District Dramaga and District Cibungbulang. Digital image classification methods that used in this study are maximum likelihood, Mahalanobis distance, artificial neural networks and support vector machine. The results of this study concluded that the maximum likelihood is the best image of image classification method of the three district chosen with the average value of overall accuracy was 91.99% and the average value of the kappa coefficient was 0.8772. In addition, support vector machine and artificial neural networks also provide good results. Keywords: commission error, image classification, kappa coefficient, omission error, overall accuracy
Keyword: akurasi keseluruhan, kesalahan komisi, kesalahan omisi, klasifikasi citra, koefisien kappa

Judul: Klasifikasi kemungkinan maksimum dengan nilai ambang : suatu teknik interpretasi digital citra MSS landsat
Abstrak: Penelitian 101 bertujuan untuk mengklasifikasikan suatu daerah citra dengan Metode Kemungkinan Maksimum dengan fungsi diskriminan sebagai fungsi klasifikasi. Teknik nilai ambang digunakan untuk menghindari adanya kesalahan klasifikasi pixel, dengan cara memperbesar atau memperkecil daerah penerimaan kelas. Suatu pixel akan dikelaskan ke kelas tertentu bila peluang pixel tersebut masuk ke kelas tersebut terbesar dibandingkan peluang pixel itu masuk ke kelas lain dan bila pixel tersebut berada di dalam daerah penerimaan kelas. Penelitian ini menggunakan citra daerah Ciasem dan sekitarnya hasil perekaman tanggal 6 Juli 1986. Setelah melakukan identifikası pada daerah citra, maka didapat 9 kelas penutup lahan yang diklasifikasikan dengan Metode Klasifikasi Kemungkinan Maksimum. Nilai ampang yang digunakan yaitu sebesar 0.999 dan 0.995 dan besarnya sama untuk setiap kelas. Klasifikasi dengan menggunakan nilai ambang yang kecil akan menyebabkan jumlah Dixel yang lebih epin dikategorikan tak terkelaskan (urclass) menjadi banyak. Hal ini disebabkan karena caerah penerimaan kelas...
Keyword: 

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: