Judul: Penggabungan ciri morfologi, tekstur, dan bentuk untuk identifikasi daun menggunakan Probabilistic Neural Network
Abstrak: This research proposes a new system for leaf identification using classifier combination and probabilistic neural network. The features that used for classification are morphology, texture, and shape of leaves. Classifiers combination is used to combine these features. The method to extract texture and shape are co-occurrence matrix and Fourier descriptors, respectively. After feature extraction, the feature is classified using probabilistic neural network. The experiment data consist of thirty species flora from Bogor Botanical Garden, Indonesia. The experiment results show that classification without classifier combination has the accuracy of 79.05%, and using classifier combination the accuracy increased to 83.33%. Hence, the propose system is promising for leaf identification and supporting plant biodiversity in Indonesia..
Keyword: Leaf identification; Probabilistic Neural Network; Classifier combination, Probabilistic Neural Network, Classifier combination, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Identifikasi Tumbuhan Obat Menggunakan Fitur Citra Morfologi, Bentuk, dan Tekstur dengan Klasifikasi Probabilistic Neural Network
Abstrak: Indonesia has no less than 2039 species of medicinal plants, but only 20-22% was cultivated, while around 78% obtained through direct collection (exploration) of forest. Generally, identification process of medicinal plants has been done manually by the herbarium taxonomist using guidebook of taxonomy/dendrology. It will be a difficult problem to identify directly it in the forest. Leave is usually used for identification because of its effectiveness and efficiency. This research proposed a new system to identify the medicinal plant leaves use Probabilistic Neural Network classification and to determine the character and specific classes of leaves regarding the best features. The method of identification is basic and derivative feature of leaf, Local Binary Patterns Variance, and Fourier Descriptors. After that, the features are classified by probabilistic neural network classifier which is combined Product Decision Rule (PDR). Then, the result will be analyzed based on overall effectiveness in class and image characteristics. The data of experiments consist of thirty species of flora at Biofarmaka Cikabayan and at Greenhouse Center of Ex-situ Conservation of Medicinal Indonesian Tropical Forest Plants, Faculty of Forestry, Bogor Agriculture University. The results without classifier showed that combination might only have a maximum until 63% accuracy, and if the three classifiers were combined with PDR, the accuracy will increase until 74.67%. Shape is feature with higher probability than morphology and texture feature.
Keyword: 

Judul: The Change of Family's Milk Consumption during Monetary Crisis
Abstrak: Krisis Moneter yang terjadi di negara kita sejak Juli 1997 lalu menyebabkan harga kebutuhan pokok yang melambung, salah satu diantaranya aclalah kenaikan harga susu. Dengan terjadiuya kenaikau harga susu ini maka terclapat keluarga-keluarga yaug melakukan perubahan kousumsi susu keluarganya. Merupakan ha! yang menarik untuk melihat perubahan pola konsumsi susu yang terjadi clan jenis susu yang seperti apa yang banyak mengalarni perubahan. Dengan melakukan smvei kepacla keluarga-keluarga yang banyak mengkonsumsi susu, yaitu keluarga yang mempunyai anak usia sekolah, clan keluarga yang berasal clari golongan penclapatan menengah, maka akan clapat memberikan gambaran perubahan konsumsi susu keluarga yang terjadi. Dalam masa krisis moneter, maka sebanyak 38.8 % clari 227 responden mengurangi konsumsi susunya dengan sebesar 8.4 % menghentikan konsumsi susunya. Terclapat sebanyak 6.6 % keluarga yang menukar jenis susu yang dikonsumsinya. Konsumsi susu lebih dipentingkan untuk golongan usia balita, dimaua pacla golongan usia ini persentase banyak balita yang tetap konsumsi susunya lebih bcsar dibaudingkan dengan golongan usia anak clan dewasa. Sebagian besar keluarga yang mengurangi konsumsi susunya merupakan keluarga yang mengalami penurunan penclapatan. Jenis susu yang paling peka terhaclap krisis moneter aclalah jenis susu cair dimana jenis susu ini paling banyak persentase keluarga yang mengurangi yaitu sebesar 45.8 %, dibandingkan dengan jenis susu bubuk, kental clan murni. Sedangkan jenis susu kental merupakan jenis susu yang tidak terlalu peka terhaclap krisis moneter dimana jenis susu ini persentase keluarga yang tetap clan naik konsumsi susu kentalnya paling besar, yaitu sebesar 67.1 %.
Keyword: