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: 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: Analisis statis dan dinamis untuk menentukan maksimum seignorage
Abstrak: Inflasi adalah kenaikan tingkat harga rata rata. Adanya kenaikan dalam tingkat harga, maka mengakibatkan jumlah permintaan uang semakin meningkat. Untuk mengatasi peningkatan jumlah permintaan uang tersebut, maka pemerintah melakukan usaha pencetakan uang. Pencetakan uang ini pada awalnya akan memberikan tambahan pendapatan bagi pemerintah yang dikenal dengan seignorage. Pada periode yang sama, apabila pemerintah mencetak uang tanpa batas, maka pemerintah akan mengalami penurunan seignorage dan bahkan penurunan pendapatan. Untuk itu, pemerintah harus mengetahui tingkat maksimum seignorage yang dapat dicapai. Artsem Boichanka menganalisis tingkat maksimum seignorage di Belarus, Rusia, dan Ukraina dengan menggunakan data periode 1992-2000. Analisis Boichanka ini menggunakan dua model yaitu model analisis statis dan model analisis dinamis. Tujuan dari karya ilmiah ini adalah mempelajari model analisis statis dan model analisis dinamis untuk menentukan maksimum seignorage. Model analisis statis didasarkan pada fungsi permintaan uang Cagan, dimana fungsi permintaan uang dipengaruhi oleh tingkat bunga nominal dan tingkat pendapatan. Asumsi dari model ini adalah bahwa keadaan suatu negara bersifat stabil dan elastisitas permintaan uang terhadap pendapatan harus sama dengan satu. Maksimum seignorage pada model analisis statis ini dicapai pada saat tingkat pertumbuhan uang adalah kebalikan dari elastisitas permintaan uang terhadap tingkat bunga nominal. Model analisi dinamis didasarkan pada model yang dikembangkan McCallun dan diterapkan Ashauer di Ukraina. Model tersebut menyatakan bahwa tingkat kesetimbangan uang riil pada periode t dipengaruhi oleh kesetimbangan uang riil periode t-1, inflasi harapan dan tingkat pendapatan. Karena kesetimbangan uang riil periode t dipengaruhi oleh kesetimbangan uang riil periode t-1, maka tingkat maksimum seignorage dapat dicapai pada dua periode, yaitu: 1. Pada periode jangka pendek, maksimum seignorage merupakan fungsi dari elastisitas kesetimbangan uang riil pada periode t terhadap inflasi. Hal ini berarti bahwa adanya perubahan dalam inflasi maka akan mengakibatkan perubahan maksimum seignorage yang dicapai pada periode t. 2. Pada periode jangka panjang, maksimum seignorage tidak hanya merupakan fungsi dari elastisitas kesetimbangan uang riil terhadap inflasi tetapi juga merupakan fungsi dari elastisitas kesetimbangan uang riil pada periode t terhadap kesetimbangan uang riil pada periode t-1. Hal ini berarti bahwa adanya perubahan dalam kesetimbangan uang riil (jumlah permintaan uang) pada periode t-1 dan perubahan inflasi, maka akan mengakibatkan perubahan maksimum seignorage yang dicapai pada periode t.
Keyword: