Judul: Klasifikasi Citra Menggunakan Metode Minor Component Analysis pada Sistem Temu Kembali Citra
Abstrak: In content-based image retrieval (CBIR) system, retrieving process is done by comparing a query image to all images from image database. This process is not effective because spends much times besides the retrieved images are not always match with the query image particularly for large databases. To solve this problem, image classification is proposed. In this research, minor component analysis (MCA) is used for images classification. For each image, a feature vector describing color, shape and texture. MCA vector will be formed as a representative pattern for each images class. In classification process, image database divided for image training and testing. Train data used to build classification model while test data used for test the accuracy of classification model. From this research it can be concluded that usage of MCA can improve the accuracy about 33.20%. This improvement shows that MCA can be applied in CBIR system, especially for large images database.
Keyword: 

Judul: Optimisasi Query Citra dengan Relevance Feedback dan Support Vector Machine
Abstrak: Temu kembali citra dilakukan berdasarkan isi citra (CBIR). masing-masing citra memiliki warna, bentuk dan tekstur yang beragam sehingga perlu digunakan teknik klasifikasi agar proses pencarian dapat bekerja optimal. Relevance Feedback (RF) digunakan untuk lebih memaksimalkan hasil temu kembali citra. Penelitian ini menitikberatkan pada temu kembali citra berdasarkan ciri warna. Citra query disegmentasi menggunakan Expectation Maximization kemudian diekstraksi dengan Fuzzy Color Histogram (FCH). Kelas dari citra query diperoleh dari model klasifikasi yang dibentuk menggunakan Support Vector Machine (SVM). RF akan melakukan update pada FCH query sesuai masukan dari pengguna. Penelitian ini mengukur peningkatan yang terjadi pada temu kembali citra dengan SVM dan RF dibandingkan dengan SVM tanpa RF. Evaluasi hasil temu kembali menggunakan rataan precision untuk tiap tingkatan recall. Berdasarkan penelitian ini, hasil temu kembali citra menggunakan SVM tanpa RF memiliki rataan precision 0.74, sedangkan hasil temu kembali ctra menggunakan SVM dan RF memiliki rataan precision 0.82.
Keyword: 

Judul: Dosis minimum vaksin Newcastle disease lassota untuk menggertak pembentukan zat kebal proteksi pada ayam
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menentukan dosis minimum vaksin ND Lasota yang diperlukan untuk menggertak pembentukan zat kebal (antibodi) yang dapat melindungi hewan dari infeksi virus ganas dialam. Selain itu diperiksa juga gambaran zat kebal induk bawaan ("maternal antibody") dan titer vaksin yang digunakan. Penelitian dilaksanakan di laboratorium Virologi Fakultas Kedokteran Hewan, Institut Pertanian Bogor selama empat bulan dari bulan Pebruari 1987 sampai bulan Mei 1987. lasil penelitian ini menunjukkan bahwa vaksin dengan dosis 106.3 EID50 dapat menggertak pembentukan zat kebal yang dapat melindungi ayam terhadap infeksi alam secara menyeluruh (100%). Zat kebal induk bawaan masih ditemukan sampai anak ayam berumur 3 minggu walaupun tingkatnya rendah dan tidak bersifat proteksi. Titer vaksin yang digunakan adalah 109.3 EID50 setiap ml.
Keyword: