Judul: Analisis kinerja Algoritma Expectation Maximization untuk segmentasi dan sistem temu kembali citra
Abstrak: Pengindeksan citra menggunakan notasi tekstual secara manual memiliki banyak masalah. Oleh karena itu, pengindeksan citra berdasarkan kandungan (content) citra saat ini banyak menarik perhatian. Tahapan awal dari pengindeksan citra dalam Content Based Image Retrieval adalah segmentasi citra. Salah satu algoritma yang digunakan untuk segmentasi citra adalah algoritma Expecation Maximization (EM). Algoritma EM digunakan untuk mengkuantisa si warna. Segmentasi dengan algoritma EM diawali dengan inisialisasi parameter cluster. Jumlah cluster harus ditentukan dahulu. Setelah inisialisasi parameter selesai dilakukan, dilanjutkan dengan tahapan Expectation dan tahapan Maximization. Pada tahapan Expectation akan dilakukan penghitungan peluang tiap piksel untuk masuk ke dalam tiap cluster. Peluang tersebut dihitung dengan asumsi bahwa setiap cluster mempunyai distribusi normal. Pada tahapan Maximization, dilakukan update terhadap parameter cluster. Parameter yang baru akan digunakan untuk tahapan Expectation pada iterasi selanjutnya. Proses ini akan diulang terus-menerus sampai didapatkan hasil yang konvergen. Data yang digunakan adalah 300 citra berwarna dari 30 kelas dengan ukuran citra 50 x 50 piksel. Pada tahapan segmentasi, algoritma EM akan digunakan untuk melakukan pendugaan terhadap nilai parameter cluster. Metode ekstraksi yang digunakan adalah penggabungan antara Fuzzy Color Histogram dan Fuzzy C-Means. Hasil segmentasi dengan algoritma EM diujicobakan pada tahapan klasifikasi dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM). Evaluasi hasil temu kembali dilakukan dengan menggunakan recall dan precision. Penerapan algorima Expectation Maximization (EM) untuk segmentasi citra memberikan hasil temu kembali yang lebih baik daripada hasil temu kembali dengan segmentasi manual. Rataan precision yang didapatkan dari hasil temu kembali menggunakan segmentasi EM adalah 76.76 persen. Di lain pihak, rataan precision dari hasil temu kembali menggunakan segmentasi manual adalah 55.29 persen. Manfaat penelitian ini adalah didapatkan hasil temu kembali dengan rataan precision yang lebih baik dengan penerapan algoritma EM untuk segmentasi citra. Dengan hasil segmentasi yang lebih baik, diharapkan hasil temu kembali citra yang diperoleh memberikan hasil yang lebih relevan dengan citra yang diinginkan.
Keyword: Content Based Image Retrieval, segmentasi citra, algoritma Expectation Maximization

Judul: Optimisasi Query Citra dengan Relevance Feedback dan Support Vector Machine
Abstrak: Temu kembali citra dilakukan berdasarkan isi citra (CBIR). masing-masing citra memiliki warna, bentuk dan tekstur yang beragam sehingga perlu digunakan teknik klasifikasi agar proses pencarian dapat bekerja optimal. Relevance Feedback (RF) digunakan untuk lebih memaksimalkan hasil temu kembali citra. Penelitian ini menitikberatkan pada temu kembali citra berdasarkan ciri warna. Citra query disegmentasi menggunakan Expectation Maximization kemudian diekstraksi dengan Fuzzy Color Histogram (FCH). Kelas dari citra query diperoleh dari model klasifikasi yang dibentuk menggunakan Support Vector Machine (SVM). RF akan melakukan update pada FCH query sesuai masukan dari pengguna. Penelitian ini mengukur peningkatan yang terjadi pada temu kembali citra dengan SVM dan RF dibandingkan dengan SVM tanpa RF. Evaluasi hasil temu kembali menggunakan rataan precision untuk tiap tingkatan recall. Berdasarkan penelitian ini, hasil temu kembali citra menggunakan SVM tanpa RF memiliki rataan precision 0.74, sedangkan hasil temu kembali ctra menggunakan SVM dan RF memiliki rataan precision 0.82.
Keyword: 

Judul: Lejeuneaceae Subfamily Ptychanthoideae (Hepaticae) in  West Java
Abstrak: Subfamily Ptychanthoideae of the family Lejeuneaceae (Hepaticae) in West Java is still poorly known. Publications on this subfamily are out of dated and written in the 19th or early of 20th century. The last taxonomic treatment of Ptychanthoideae of West Java was in 1933, many species names have changed since then. Studies on Ptychanthoideae of West Java are urgently needed. Studies on the Ptychanthoideae were based on the specimens collected from West Java. A total number of 361 of specimens deposited in the Herbarium Bogoriense (BO), Herbarium Biotrop (BIOT), Gottingen Herbarium (GOET) and Bangi Herbarium (UKMB) were examined, those are old and several recent specimens collected in West Java. Recent collections were made from Telaga Warna, Ciater, Gunung Halimun Salak National Park, Cibodas Botanical Garden, Bodogol Education Center and Conservation (Gunung Gede Pangrango National Park), University of Indonesia Campus Depok, including several collections from Banten Province. Twenty four species of Lejeuneaceae subfamily Ptychanthoideae are known from West Java, belonging to 8 genera namely Acrolejeunea (Spruce) Schiffn. (2 species), Archilejeunea (Spruce) Schiffn. (1 species), Lopholejeunea (Spruce) Schiffn. (10 species), Mastigolejeunea (Spruce) Schiffn. (3 species), Ptychanthus Nees (1 species), Schiffneriolejeunea Verd. (1 species), Spruceanthus Verd. (2 species) and Thysananthus Lindenb. (4 species). Two new records of Ptychanthoideae: Mastigolejeunea indica Steph. and Thysananthus minor Verdoorn are reported for Java. A determination key to the species is presented including their descriptions and illustrations.
Keyword: