Judul: Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan Resilient Backpropagation untuk Identifikasi Chord Gitar
Abstrak: Penelitian ini mengembangkan pengenalan suara untuk mengidentifikasi chord gitar menggunakan metode jaringan syaraf tiruan resilient backpropagation sebagai metode pengenalan pola dan MFCC sebagai metode ekstraksi ciri. Tujuan penelitian ini adalah menemukan parameter-parameter yang dapat menghasilkan akurasi tertinggi. Parameter yang digunakan dalam proses pengenalan pola resilient backpropagation, yaitu hidden neuron, toleransi galat, learning rate, faktor naik, faktor turun, delta0, dan deltamax. Sedangkan parameter yang digunakan untuk proses MFCC adalah sampling rate, time frame, overlap, dan jumlah cepstral coefficient. Total data suara chord yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 8 640 yang diperoleh dari 24 chord. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, akurasi tertinggi sebesar 95.56% diperoleh dengan menggunakan hidden neuron 100, jumlah koefisien cepstral 52, overlap 0.4, dan time frame 100 ms.
Keyword: chord, jaringan syaraf tiruan resilient backpropagation, mel frequency cepstral coefficients (MFCC).

Judul: Application of LVQ using K-means initializations for guitar tone chord recognition with MFCC feature extraction
Abstrak: Manusia dapat mengenali suara melalui proses yang dilakukan secara berulang-ulang. Namun, tidak banyak orang yang mampu mengenali suara chord gitar. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu sistem pengenalan chord gitar menggunakan metode LVQ sebagai pengenalan pola dan MFCC sebagai ekstraksi ciri. Bobot awal yang digunakan pada metode LVQ diperoleh dengan menginisialisasi K-means. Data yang digunakan sebanyak 8640 data suara gitar dengan 24 jumlah chord. Masing-masing data terdiri atas 2 chord yang akan diuji secara terpisah. Parameter LVQ yang digunakan adalah learning rate 0.002, epoh 100, dan penurunan learning rate 0.9. Parameter yang digunakan dalam proses MFCC adalah time frame, overlap, jumlah koefisien cepstral dan jumlah cluster. Hasil percobaan menunjukkan bahwa akurasi maksimum yang diperoleh adalah 83.65% pada time frame 30 ms, overlap 0.4, koefisien cepstral 26, dan jumlah cluster 100., Humans can recognize the sound through a process that is done repeatedly. However, not many people are able to identify the sound of guitar chords. This study used LVQ as pattern recognition and MFCC as feature extraction. Initial weights were initialited by K-means clustering. A collection of 8640 sound data were used with 24 guitar chords. Each data consist of two chords that were tested separately. The parameters used in the process LVQ were 0.002 learning rate, 100 epoch, and 0.9 learning rate decrease. The parameters used in the process of MFCC were the time frame, overlap, the number of cepstral coefficient and the number of clusters. The experimental results showed that the maximum accuracy of 83.65% was obtained with 30 ms time frame, 0.4 overlap, 26 cepstral coefficients, and 100 clusters.
Keyword: chord gitar, Learning Vector Quantization (LVQ), Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)

Judul: Balantidiosis disentri dalam zoonosis
Abstrak: Balantiosis merupakan suatu penyakit pada manusia dan ababi yang disebabkan oleh Balantidium coli. Penyakit ini pertama kali diamati oleh Kalmsten pada tahun 1857 pada pasien yang mendrita diare, sedang balantidiosis pada babi pertama kali dilaporkan oleh Leukart pada tahun 1862. Parasit ini merupakan protozoa terbesar yang berada pada usus manusia dan babi dan salah satu Giliata yang patogen.
Keyword: