Judul: Klasifikasi Sidik Jari Menggunakan Support Vector Machine Dengan Feature Berbasis Minutiae Menggunakan Metode Region
Abstrak: Manual fingerprint classification proceeds by carefully inspecting the geometric characteristics of major ridge curves in a fingerprint image. This research proposed an automatic approach of identifying the geometric characteristics of ridges based on minutiae position and angle. Position and angle of minutiae are analyzed using region method. Region was used to discretize the number of minutiae. Positions of minutiae in a region give information about its relation to another region. Angles of minutiae indicate the ridge flow direction. Support vector machine, a binary classifier, is used to classify the fingerprint based on those characteristics. In this research, the classes are left loop, right loop, whorl, arch and tented arch. This research used 2695 fingerprint images from NIST. Classification performance is measured using 3-fold cross validation method. This research achieved 79.7 % accuracy. As we only used local features in this research, further research needs to be conducted especially to investigate global features.
Keyword: 

Judul: Pengenalan Tanda Tangan dengan Citra Pelatihan Tunggal Menggunakan Algoritme VFI5 Berbasis Histogram
Abstrak: Biometrics is the science of establishing the identity of an individual based on the physical, chemical or behavioral attributes of the person. Signature is one of the most common object used in biometric system. In this research, we will use VFI5 algorithm to classify offline signature images. The classification method in this research is only using a single image as a training image. The feature used as the input for VFI5 algorithm is the gray level intensity of the image which represented as a histogram. Then, the histogram is divided into six types of interval. But before dividing the histogram, the images are partitioned into a few parts with fifteen different sizes. The result of this research indicates that images partitioned horizontally have better accuracy than images partitioned vertically. The highest accuracy in this research is 95.56% which is obtained using 15 x 10 pixels image partition. The result of this research also shows that the accuracy of the recognition is influenced by the size and the number of partition.
Keyword: 

Judul: Pengaruh lama pencahayaan terhadap pertumbuhan kultur murni chlorella sp.
Abstrak: Chlorella adalah salah satu jenis mikroalga yang sering digunakan sebagai pakan alami pada ikan, udang, dan kerang. Alga tersebut dapat diberikan langsung pada ikan maupun tidak langsung dengan cara memanfaatkan kedudukannya sebagai produsen dalam rantai makanan untuk memproduksi rotifer. Cahaya merupakan faktor yang sangat berpengaruh terhadap pertumbuhan mikroalga. Peranan cahaya yang paling penting adalah dalam proses fotosintesis. Guna memperoleh efektivitas penggunaan cahaya pada pertumbuhan populasi Chlorella maka penelitian ini dilakukan. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Lingkungan, Jurusan Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan, Institut Pertanian Bogor, pada tanggal 27 Juli hingga 10 Agustus 1997. Dalam penelitian ini digunakan Chlorella sp. yang dikultur dalam lima tingkat lama pencahayaan (terang/gelap) yang berbeda yaitu: 12/12, 15/9, 18/6, 21/3, dan 24/0. Parameter-parameter yang diamati meliputi jumlah populasi sel Chlorella, kandungan klorofil-a serta pH dan suhu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah (kwantitas) populasi sel Chlorella tertinggi diperoleh pada lama pencahayaan 12/12 (kontrol). Sedangkan kandungan klorofil-a (kwalitas) cenderung tinggi pada lama pencahayaan yang rendah, sebaliknya pada lama pencahayaan yang tinggi kandungan klorofil-a cenderung rendah. Kandungan klorofil-a tertinggi diperoleh pada lama pencahayaan 15 jam terang dan 9 jam gelap.
Keyword: