Judul: Ekstraksi dan Klasifikasi Fitur Geometri Venasi Daun Shorea Berbasis Citra Digital
Abstrak: Shorea merupakan salah satu marga tumbuhan hutan hujan tropis yang memiliki 194 spesies serta kualitas kayu yang baik sehingga sering diolah sebagai bahan konstruksi ringan hingga berat. Selain hasil kayu, shorea juga memiliki hasil hutan non kayu seperti penghasil damar, tengkawang, buah nut, dan tanin. Eksploitasi hutan secara masif telah mengancam kelestarian Shorea di alam. Sebanyak 156 spesies telah tercatat dalam daftar merah IUCN (International Union for Conservation of Nature). Dari 156 spesies tersebut, 59.6% berada pada kategori critically endangered sehingga perlu dilakukan konservasi untuk menyelamatkannya dari kepunahan. Dalam pengumpulan Shorea pada fase anakan, sering kali kesulitan membedakan antara anakan Shorea jenis yang lain, sehingga dapat megakibatkan kesalahan dalam pengumpulannya. Untuk menghidari kesalahan tersebut, perlu dilakukan identifikasi. Oleh karena pentingnya identifikasi bagi botanikus sehingga diperlukan suatu sistem untuk mengidentifikasi spesies shorea dengan tepat. Proses identifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan morfologi tumbuhan. Morfologi tumbuhan berfungsi untuk menggambarkan bagaimana wujud atau bentuk tumbuhan. Bagian tumbuhan yang mudah dijumpai dan sering digunakan untuk mengenali jenis tumbuhan adalah daun. Daun memiliki fitur utama yang membedakan setiap jenis tanaman, salah satunya yaitu stuktur urat (venasi). Venasi daun berperan penting dalam proses identifikasi karena memiliki arsitektur unik yang membedakan antar jenis tumbuhan. Matematika geometri dapat membantu dalam mengekstraksi citra venasi daun. Untuk menentukan posisi titik venasi menggunakan nilai koordinat geometri. Nilai koordinat dapat digunakan untuk menghitung sudut, jarak, dan panjang venasi. Demikian nilai koordinat juga mampu memberikan informasi penting titik venasi yang unik. Pendekatan geometri pada penelitian ini akan digunakan untuk mengekstraksi ciri dengan menghitung nilai angle, distance, length, straightness, different angle, length ratio, scale projection, dan secondary nerves. Dari ke delapan fitur tersebut dianalisis untuk mengetahui fitur yang paling berpengaruh dalam mengklasifikasikan spesies Shorea spp (S. acuminata, S. leprosula, S. ovalis, dan S. selanica). Untuk mengklasifikasikan spesies Shorea spp, teknik klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian ini menunjukkan, bahwa pendekatan geometri dapat melakukan ekstraksi nilai fitur angle, distance, length, straightness, different angle, length ratio, scale projection, dan secondary nerves dengan baik. Untuk analisis setiap fitur menunjukkan, bahwa fitur secondary nerves merupakan fitur yang dapat membedakan ke empat spesies Shorea spp cukup baik. Kemudian hasil klasifikasi menggunakan SVM untuk identifikasi spesies Shorea spp didapat rataan akurasi tertinggi sebesar 80.82%.
Keyword: ekstraksi ciri, geometri, Shorea, svm, venasi daun

Judul: Identifikasi Jenis Shorea (Meranti) Menggunakan Algoritme Voting Feature Intervals 5 Berdasarkan Karakteristik Morfologi Daun
Abstrak: Shorea (Meranti) is the major timber-producing genera of the family Dipterocarpaceae. Dipterocarpaceae produce very high quality timber in the tropical rain forest region of Asia and has very high commercial value in the world industry. However, certain species of shorea are known to have low quality wood. Hence, the selection process of shorea species is essential in producing high quality shorea timber. There are 194 types of shorea species, which makes it difficult and impractical to identify each species manually. Only people with significant amount of experience can effectively identify different shorea species. This research aims to automatically identify shorea species based on the morphological characteristic of their leaves using Voting Feature Intervals 5 (VFI5). The data used in this research is obtained using manual measurement from shorea plants in Bogor Botanical Gardens. We use 5 species of shorea each having 10 instances for a total of 50 instances. Each instance is characterized by using the following morphological characteristics: length of the leaf, width of the leaf, venation of the leaf, surface of the leaf, tip of the leaf, base of the leaf, circumference, wide, angle, and amount of veins. Each characteristic is used as a feature for processing using VFI 5 algorithm. The best accuracy obtained in this research is 88%.
Keyword: 

Judul: The Control and Eradication of Brucellosis in Cattle from the Standpoint of Human Health
Abstrak: Brucella abotus occurs boyh in man and cattle. The oragnism may trhrive wherever cattle re raised by man for breeding purpose. As such, spread to humans can easily be lessened if the diases is properly cotrolled an/or eradicated in cattle.
Keyword: