PEMBM GKITAl"l PERMUTATION DENGAN SIKLUS

Makalah ini membahas pembangkitan leng\c:ap objek kombinatorial pennutasi khususnya pennutasi n dengan satu siklus dengan panjang n. Metode yang akan digunakan dalam pembangkitan pennutasi dengan memperharikan siklus tersebut menggunakan pendekatan pohon pembangkit atau metode ECO (enumerating combinatorial objects). Dalam metode ini setiap objek diperoleh dati objek yang lebih kecil dengan melakukan ekspansi lokal, Seringkali ekspansi lokal tersebut sangat teratur dan dapat dijelaskan dalamamran suksesi, Metode ECO ini telah ditunjukkan efektif untuk beberapa struktur kombinatorik. Efekrif dalam pembangkitan kombinatorik berarti: waktu untuk menghasilkan (running rime) sebanding dengan banyaknya objek yang dihasilkan, yang merupakan syarat penring dalam merancang algoritma pembangkitan obiek kombinatorial

ALGORITMA PEMBANGKITAN MENGGUNAKAN POHON

Pembangkitan secara lengkap objek-objek dari kelas kombinatorial tertentu adalah mencari cara atau metode atau algoritma untuk mencacah (list, enumerate) semua objek dalam urutan tertentu tanpa pengulangan dan tidak melewatkan satu objek pun. Salah satu pendekatan dalam membangkitkan objek kombinatorial secara lengkap adalah dengan pohon pembangkit. Pohon pembangkit adalah suatu sistem yang mempunyai akar dan cabang-cabangnya yang dapat direpresentasikan dalam aturan yang dikenal dengan nama aturan suksesi. Pendekatan ini banyak digunakan karena dengan aturan suksesi dapat diterjemahkan kedalam bentuk-bentuk lain seperti operator linier pada polinomial dengan satu variabel, perkalian matriks, atau kode tertentu seperti kode Gray. Dari pohon pembangkit dapat pula dimungkinkan suatu algoritma pembangkitan acak. Makalah membahas pohon pembangkit dan aplikasinya pada objek kombinatorial untai Fibonacci, permutasi dan permutasi dengan siklus

Glosarium Matematika

273 p.; 24 cm

Pembangkitan Permutation dengan Siklus

Makalah ini membahas pembangkitan lengkap objek kombinatorial permutasi khususnya permutasi n dengan satu siklus dengan panjang n. Metode yang akan digunakan dalam pembangkitan permutasi dengan memperhatikan siklus tersebut menggunakan pendekata

PENGGUNAAN FITUR TEKSTUR LOKAL PADA KLASIFIKASI CITRA X-RAY

Selama ini proses pengklasifikasian citra X-ray di rumah sakit, khususnya di Indonesia masih dilakukan secara manual dengan memanfaatkan pengetahuan medis dari pakar radiologi. Hal ini menyebabkan proses pengklasifikasian menjadi lambat serta informasi yang dihasilkan menjadi tidak akurat. Untuk itu diperlukan suatu mekanisme yang secara otomatis dapat mengklasifikasikan citra X-ray berdasarkan karakteristik dari citra X-ray itu sendiri. Pada makalah ini, kami mempresentasikan proses pengklasifikasian citra X-ray dengan menggunakan hanya fitur tekstur. Fitur tesktur diekstrak dari citra X-ray secara lokal dengan melakukan segmentasi terlebih dahulu untuk mendapatkan area objek citra. Kemudian pada area objek citra diekstrak fitur tekstur secara statistik. Untuk menghitung similaritas diaplikasikan teknik Euclidean distance dan Jeffrey Divergenc