Judul: Fuzzy Rule-Based Sistem Temukembali Citra Bunga
Abstrak: Masalah utama dalam sistem temukembali citra adalah ambiguitas persepsi manusia terhadap suatu citra dan metode pembobotan ciri yang tidak fleksibel untuk pengukuran kemiripan. Penelitian ini mengembangkan metode baru untuk pengukuran kemiripan citra dari ciri (image features) warna dan bentuk dengan menggunakan basis kaidah fuzzy. Basis kaidah fuzzy ini berfungsi sebagai alat untuk merepresentasikan pola pikir manusia dalam menterjemahkan keinginan subyektif pengguna sistem temukembali citra. Proses utama yang terdapat dalam sistem temukembali citra adalah pengindeksan dan temukembali. Proses pengindeksan adalah proses melakukan segmentasi berdasarkan ciri citra yaitu ciri warna dengan metode histogram dan ciri bentuk dengan metode momen invarian. Proses temukembali adalah proses pengimplementasian logika fuzzy yang terdiri dari tahapan fuzzyfikasi nilai crisp ciri citra, melakukan inferensi pada setiap kaidah fuzzy, defuzzyfikasi nilai fuzzy agregat serta visualisasi nominasi citra yang relevan. Basis kaidah fuzzy untuk pengukuran kemiripan citra antara citra query dengan basisdata menggunakan tiga peubah linguistik yaitu sama, mirip dan beda. Peubah linguistik ini digunakan untuk klasifikasi masukan ciri warna dan bentuk serta klasifikasi citra keluaran. Hasil percobaan menunjukkan bahwa kinerja sistem temukembali citra dipengaruhi oleh metode implikasi yang digunakan, dan kinerja basis kaidah fuzzy terbaik adalah yang mempunyai informasi warna lebih dominan dibandingkan dengan bentuk dalam penentuan kemiripan citra. Percobaan dengan tiga metode implikasi yaitu Mamdani, Aljabar dan Einstein memberikan nilai presisi berturut–turut adalah 86,44 %, 87,89 % dan 87,56 %, dimana metode Mamdani menghasilkan citra yang lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya secara persepsi. Basis kaidah fuzzy yang mempunyai kinerja terbaik untuk ketiga metode implikasi adalah : jika citra basisdata warnanya sama atau beda dan bentuknya sama atau mirip atau beda dengan citra query maka diklasifikasikan menjadi sama atau beda dengan citra query tergantung klasifikasi warna ; jika citra basisdata warnanya mirip dan bentuknya sama atau mirip dengan citra query maka diklasifikasikan menjadi mirip dengan citra query ; jika citra basisdata warnanya mirip dan bentuknya beda maka diklasifikasikan menjadi beda dengan citra query.
Keyword: 

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: Studi Seroprevalensi Newcastle Disease pada Unggas Peliharaan Masyarakat di Kecamatan Lore Utara Kabupaten Poso.
Abstrak: This research aims to determine the seroprevalence of Newcastle Disease (ND) on native birds in North Lore Poso District. The research used serum samples from unvaccinated native birds. A total of 45 samples; 22 from domestic chicken and 23 from Muscovy ducks; were taken from Sedoa, Wuasa, and Napu village. Newcastle Disease was determined by Enzyme-linked Immunosorbent Assay (ELISA) method. The seroprevalence of ND in domestic chicken and muscovy ducks were 40.9% and 69.56%, respectively. It was equal with 9 domestic chicken and 13 muscovy ducks that were positive antibody ND. Based on the results, we can conclude that ND virus was present on those three village in North Lore. The area was determined as ND-endemic.
Keyword: ELISA, Newcastle Disease, Poso, Seroprevalence