Judul: Comparison of centroid contour gradient and centroid contour distance algorithm for leaf shape recognition
Abstrak: Penelitian ini membandingkan algoritme CCG (Centroid Contour Gradient) dan CCD (Centroid Contour Distance) untuk ekstraksi fitur dalam pengenalan bentuk daun. CCG dan CCD adalah algoritme untuk merepresentasikan bentuk dengan pendekatan berbasis kontur (contour-based). CCG menghitung nilai gradient antar titik sepanjang tepi daun pada setiap interval sudut tertentu sedangkan CCD menghitung jarak titik tengah terhadap titik-titik tepi. Bentuk daun yang digunakan dalam penelitian ini adalah ellips, cordate, ovate, dan lanceolate. Data yang digunakan sebanyak 200 citra daun dengan jumlah citra masing-masing kelas sebanyak 50. Probabilistic Neural Network digunakan untuk mengklasifikasi bentuk daun. Didapatkan akurasi terbaik CCD sebesar 96.67%, jauh lebih besar dibanding akurasi terbaik CCG sebesar 60.00%., This research compares the CCG (Centroid Contour Gradient) and CCD (Centroid Contour Distance) algorithms for feature extraction in leaf shape recognition. CCG and CCD are algorithm of shape representation based on contour. Contour is an important cue for object recognition. CCG calculates gradient between pairs of boundary points corresponding to interval angle while the CCD calculates the distance between the midpoint and the boundary points. Leaf shapes that used in this study are elliptical, cordate, ovate, and lanceolate. We used 200 Indonesian tropical leaf images. Each class consists of 50 images. Probabilistic Neural Network (PNN) is used to classify leaf shape. The experimental result shows that CCD has better accuracy than CCG. The accuracy achieved by CCD and CCG are 96.67 % and 60.00% respectively.
Keyword: Bentuk daun, Centroid Contour Gradient, Centroid Contour Distance

Judul: Pengukuran Kemiripan Kontur Daun Tumbuhan Obat Menggunakan Polygonal Approximation Dan Fuzzy Histogram
Abstrak: Penelitian ini mengusulkan model baru yang dapat membedakan kontur daun tanaman obat secara otomatis dengan menggunakan polygonal approximation dan fuzzy histogram. Metode yang dilakukan meliputi pengumpulan data citra daun tumbuhan obat, praproses citra, deteksi kontur dengan polygonal approximation, ekstraksi fitur jarak dengan fuzzy histogram, klasifikasi dengan Probabilistic Neural Network, analisis dan evaluasi hasil identifikasi. Polygonal approximation digunakan untuk mendeteksi kontur daun sehingga didapat titik utama atau key point yang dapat merepresentasikan objek. Titik utama digunakan untuk menghitung jarak ke titik pusat. Fuzzy histogram digunakan untuk merepresentasikan perubahan jarak akibat adanya variasi kontur daun. Bentuk kontur daun yang digunakan dalam penelitian ini adalah lanceolate, ovate, obovate, reniform, cordate, and deltoid. Penelitian ini menggunakan 180 citra daun. Setiap kelas terdiri dari 30 citra. Probabilistic Neural Network (PNN) digunakan untuk mengklasifikasikan bentuk kontur daun. Hasil percobaan menunjukkan akurasi rata-rata mencapai 70.55%. Berdasarkan hasil yang diperoleh dari penelitian ini, sistem tidak sensitif terhadap perubahan skala daun.
Keyword: fuzzy histogram, identifikasi daun, kontur, polygonal approximation

Judul: The impact and contribution of the tourism sector to the Indonesian economy : an I-O and SAM approach
Abstrak: Tourism is an important and strategic sector for the Indonesian economy. The sector has been growing for the last two decades to enhance its contribution to the GDP, employment, regional, local economy, and to strengthen the balance of payment. In particular, a planned economy was introduced to provide substantial opportunities to utilize tourism as a mechanism for national development. As a service-based sector, tourism as also considered to be a vehicle of converting the manufacturing economy to a service economy which makes the delivery of the product rather than the creation of the product the most important thing.
Keyword: