Judul: Penggabungan Ciri Tekstur dan Geometri Citra untuk Identifikasi Tumbuhan Obat Berbasis Mobile
Abstrak: Penelitian ini mengusulkan penggabungan ciri tekstur dan geometri citra untuk identifikasi tumbuhan obat berbasis mobile. Fuzzy Local Binary Pattern digunakan untuk mengekstraksi ciri tekstur dan ciri geometri yang diekstrak yaitu area, circularity, eccentricity, and centroid-radii. Metode penggabungan yang digunakan yaitu Product Decision Rule. Penelitian ini menggunakan metode Probabilistic Neural Network untuk mengklasifikasikan berdasarkan vektor ciri tekstur dan geometri. K Fold Cross Validation digunakan dalam penelitian ini untuk membagi data menjadi data latih dan data uji. Penelitian lebih lanjut yang dilakukan yaitu menggabungkan fitur tekstur dan geometri untuk mendapatkan hasil identifikasi tumbuhan obat yang lebih baik. Penelitian ini menggunakan 85 spesies tumbuhan obat, total data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 3,502 citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggabungan ciri geometri dan tekstur citra dapat meningkatkan hasil akurasi identifikasi tumbuhan obat. Akurasi dari penggabungan ciri geometri dan tekstur yaitu 88.50%. Penelitian ini bermanfaat untuk membantu mengidentifikasi tumbuhan obat.
Keyword: fuzzy local binary pattern, geometri, probabilistic neural network, product decision rule, tumbuhan obat

Judul: Penggabungan Fitur Morfologi, Local Binary Pattern Variance, dan Color Moments untuk Aplikasi Mobile Identifikasi Citra Tumbuhan Obat
Abstrak: This research proposed a new Android mobile application for medicinal plants identification using some features of leaf, i.e. texture, shape, and color. This research used 51 species of medicinal plants and each species consists of 48 images, so the total images used in this research are 2448 images. Local Binary Pattern Variance (LBPV) is used to extract the texture, morphological feature is used to extract the shape, and color moments is used to extract color feature based on color distribution. Further research was conducted on the combination of features to get a better result in medicinal plants identification. The combination technique used is the Product Decision Rule (PDR). This research uses the Probabilistic Neural Network (PNN) technique to classify the morphological, LBPV, and color moments features vector. The experimental results show that the combination of the morphological, LBPV, and color moments features can improve the accuracy of medicinal plants identification. The accuracy of the combination of the morphological, LBPV, and color moments features is 72.16%.
Keyword: 

Judul: Aktivitas muson terhadap karakteristik massa air dan variabititas parameter Laut-atmosfer di Beberapa Perairan Indonesia.
Abstrak: Nilai normal bulanan indeks muson Asia diperoleh dari selisih anomali tekanan antara Yichang dan Danang yang dilakukan proses perata-rataan bulanan dari beberapa tahun, Nilai yang diperoleh mengikuti siklus musiman dimana pada bulan Januari nilai indeks muson Asia tinggi dan menurun sampai pada bulan Juli kemudian kembali meningkat pada sampai bulan Desember, hal ini terjadi pada kondisi normal. Nilai indeks monsun Asia tinggi dan positi! berarti bahwa ada perbedaan tekanan yang besar antara Yichang dan Danang, Hal ini berarti tekanan Yichang lebih besar dari tekanan Danang, sehingga terjadi proses perpindahan massa udara dari Yichang menuju Danang, Dengan perbedaan tekanan yang besar, proses perpindahan massa udara atau terjadinya angin tersebut cukup besar, Pada bulan Desember, Januari dan Februari merupakan bulan dengan nilai indeks muson Asia terbesar, sehingga angin dominan berasal dari wilayah Asia (Yichang menuju Danang), Berbeda dengan indeks muson Australia dimana perubahan musiman yang dilihat dari variasi bulanannya tidak menampakkan variasi musiman yang jelas, hal ini lebih disebabkan karena pengaruh kondisi lokal daerah Darwin dan Ceduna. Nilai indeks muson Australia tinggi dan positi! berarti ada perbedaan tekanan yang besar antara Darwin dan Ceduna dimana tekanan di Darwin lebih kecil dibandingkan dengan tekanan di Ceduna sehingga perpindahan massa udara akan bergerak dari Ceduna menuju Darwin. Pada muson barat (Desember, Januari dan Februari) sebaran mendatar suhu terlihat berkisar antara 23,0 - 27,0 °C di daerah Laut Cina Selatan, dan meningkat pada bulan Maret, April dan Mei (musim peralihan I). Pada bulan ini, di daerah selatan Jawa terlihat suhu mulai menurun. Pada bulan Juni, Juli dan Agustus (muson timur) di daerah selatan Jawa suhu berkisar antara 22.0 - 26.0 °C. Pada bulan Desember, Januari dan Februari arus bergerak dari Laut Cina Selatan menuju Laut Jawa dan Laut Flores. Karena pada bulan-bulan ini adalah musim hujan di iv berbagai wilayah Indonesia bagian barat maka dalam transportasinya air ini mendapat banyak pengenceran dari daratan Malaysia, Sumatera, Jawa dan Kalimantan. Oleh sebab itu air bersalinitas rendah di sini mendorong air bersalinitas tinggi ke arah timur. Pada saat itu seluruh perairan Indonesia bagian barat mulai dari dekat Natuna, Laut Jawa, Selat Makasar, sampai utara Sumbawa di dominasi air yang bersalinitas kurang dari 34 psu, hal ini sesuai dengan pernyataan dari Wyrlki (1961) dan Nontji (1987). Keadaan ini terus berlanjut sampai musim peralihan I bulan Maret, April dan Mel. Pada bulan Juni, Juli dan Agustus, situasi telah berbalik dengan berkembangnya arus muson timur. Saat itu adalah musim kemarau di wilayah Indonesia sehingga pengenceran di paparan Sunda terjadi lebih sedikit. Air bersalinitas tinggi berbalik arah, kini mengalir dari timur mendorong air bersalinitas rendah kembali ke barat. Akibatnya isohalin 34 psu menyusup masuk sampai ke perlengahan Laut Jawa, hal ini berlanjut terus sampai ke musim peralihan II bulan September, Oktober dan Nopember.
Keyword: