Judul: Analisis Kinerja Support Vector Machine (SVM) Dan Probabilistic Neural Network (PNN) Pada Sistem Identifikasi Tumbuhan Obat Dan Tanaman Hias Berbasis Citra
Abstrak: This research analyzed perfomance of clasification for plant identification using Support Vector Machine (SVM) and Probabilistic Neural Network (PNN). In this research we used kernel linear, polynomial and RBF for clasifier SVM. In thus research, we use 1.440 medicinal plant images and 300 house plant images belong to 30 are extracted using Fuzzy Local Binary Patern based on texture feature.The expermental result shows that SVM kernel polynomial is superior compare to PNN with accuracy 73.57% to medicinal plant identification and SVM kernel RBF is superior compare to PNN with accuracy 81.11% to house plant identification. The proposed system is promising to improve identification medicinal plant and house plant.
Keyword: 

Judul: Aplikasi Mobile Untuk Identifikasi Tumbuhan Obat Menggunakan Local Binary Patterndengan Klasifikasi Probabilistic Neural Network
Abstrak: This research proposed a new mobile application for medicinal plants identification. Local Binary Pattern (LBP) is used to extract image features and Probabilistic Neural Network (PNN) is used to classify medicinal plants on mobile phone. LBPP,Rriu2 was used as LBP descriptor in this research, which uses rotation invariant and uniform patterns of image texture. The aim of this research was to implement this application in open source Android 2.3 (Gingerbread) operating system. The data used is the medicinal leaf image from Botanical Garden, Bogor Indonesia which consist of 15 species with 10 variations for each species. The experiment showed that the accuracy of identifications is 31.11% and the computation time is 50.02 seconds.The experimental result show the accuracy is still low, so this research need to be explored further to improve the accuracy. This new mobile application is useful to help user in plant identification.
Keyword: 

Judul: Distribusi suhu, salinitas dan oksigen terlarut di Laut Arafura Selatan pada bulan November 1992
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah (1) mengetahui variabilitas sebaran suhu, salinitas dan oksigen terlarut secara mendatar dan menegak, (2) Mengidentifikasi massa air di Laut Arafura Selatan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Ekspedisi MINA ZEE-06 1992 pada bulan November 1992. Daerah yang diteliti adalah perairan Laut Arafura bagian selatan yang termasuk Zona Ekonomi Eksklusif Indonesia (ΖΕΕΙ). Suhu dan konduktivitas air laut diukur dengan menggu- nakan CTD Guildline 6000. Nilai suhu ditentukan dengan persamaan salinitas dan konduktivitas. Pengukuran dilakukan di 18 stasiun oseanografi dari permukaan hingga dekat dasar. Sampel air laut untuk menentukan kadar oksigen terlarut diambil dengan botol Niskin pada kedalaman "stan- dar". Kadar oksigen terlarut dianalisa dengan menggunakan metode Winkler. Data menunjukkan bahwa suhu lapisan permukaan berkisar antara 27.72 28.47 °C dengan rata-rata 28.10 °C, dan nilai yang lebih tinggi terdapat di bagian barat. Sebaran suhu secara mendatar memperlihatkan adanya kecenderungan suhu lebih tinggi di daerah barat.
Keyword: