Judul: Pengenalan pembicara dengan jaringan syaraf tiruan Backpropagation
Abstrak: Masalah pengenalan pembicara terbagi menjadi dua bagian, yaitu identifikasi pembicara (menentukan identitas pembicara) dan verifikasi pembicara (melakukan verifikasi identitas yang diklaim oleh pembicara). Pengenalan pembicara termasuk dalam masalah nonalgorithmic maka dapat digunakan jaringan syaraf tiruan (JST) untuk mengenali pola-pola suara pembicara. Dalam penelitian ini dibangun suatu sistem yang dapat melakukan pengenalan pembicara menggunakan JST backpropagation. Sebelum diproses dalam JST data suara terlebih dahulu diproses dengan proses-proses sinyal digital melalui suatu proses feature extraction ditambah dengan proses feature selection. Proses feature extraction dilakukan dengan analisis cepstral dan feature selection dilakukan dengan principal component analysis. Hasil dari JST selanjutnya diolah oleh model pembuatan keputusan. Model pembuatan keputusan dalam sistem identifikasi akan menentukan identitas pembicara dan dalam sistem verifikasi akan menerima atau menolak klaim yang diajukan oleh pembicara. Sistem pengenalan pembicara yang dibangun mampu mengidentifikasi dengan tingkat generalisasi tertinggi sebesar 92,3077% dan melakukan verifikasi dengan nilai equal error rate sebesar 6,5657%.
Keyword: 

Judul: Pengenalan Pembicara Dengan Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC)     Sebagai Metode Ekstraksi Ciri Dan Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Sebagai     Metode Pengenalan Pola
Abstrak: Suara yang dimiliki setiap manusia mempunyai ciri khas tersendiri yang dapat dijadikan sebagai alat identifikasi. Identifikasi pembicara atau speaker recognition merupakan salah satu aplikasi dalam ranah Natural Language Processing yang merupakan suatu sistem untuk mengidentifikasi siapa yang berbicara. Penelitian dilakukan dengan merekam suara beberapa orang. Kemudian suara diolah dengan tahapan silence Elimination, dilanjutkan dengan ekstraksi ciri dengan metode Mel Frekuensi Cepstrum Coefisien (MFCC). Pemodelan menggunakan Back Propagation Neural Networks sebagai metode pengenalan pola. Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa Pemodelan penggunaan Back Propagation Neural Networks pada pengenalan speaker mempunyai akurasi sebesar 94,02% lebih baik dibandingkan dengan penggunaan Resilient Backpropagation sebesar 92,8% pada penelitian sebelumnya. Akurasi terbaik Back Propagation Neural Networks dengan 50 lapisan tersembunyi, perbandingan data test dan data train 60:40, dan overlap 40%. Pengujian dengan penambahan noise 30dB pada pengujian data akurasi meannya adalah 92,27%, noise 20dB pada data dengan akurasi rata-rata 73,55%, noise 10dB pada data dengan akurasi rata-rata 24% dan pada data dengan noise Akurasi rata-rata 5dB adalah 13,31%.
Keyword: Backpropagation ANN, back propagation ANN, MFCC, Speaker Recognition

Judul: Mercury Toxicity and It’s Effect on Histopathology Change of Nile Tilapia (Oreochromis niloticus).
Abstrak: Nile tilapia (Oreochromis niloticus) is one of fish species that oportunity to contaminated with mercury. The effects of pollutants can damage living organisms organs and can cause death. The effects caused mercury had acute or chronic character. The aims of this study are to determine threshold and acute toxicity of mercury chloride (HgCl2) of Nile tilapia (Oreochromis niloticus), to assess the effect of mercury chloride (HgCl2) on several biometric parameters (survival, growth rate of average daily weighted, liver condition, bile and reproductive variability of Nile tilapia (Oreochromis niloticus), assess the level of damage to the histological structure of the gills, liver and kidney of Nile tilapia (Oreochromis niloticus) caused mercury chloride (HgCl2) exposure. This study was conducted from February to June 2013. Nile Tilapia (Oreochromis niloticus) were used in this study were female with average weight 20 grams or 11-13 cm length range. Toxicant materials used in this study was mercury chloride (HgCl2). Fish were reared in each aquarium 60x40x30 containing 48 liters of water. This study consists of three stages: a preliminary test, acute test, and sub-chronic test. To determine the changes in biometric condition of tilapia approximated by measuring the survival rate (SR), the growth rate of average daily weight , the content of mercury in the fish organs, hepatosomatic index (HSI), the relative bile volume (VER), gonadal soamtic index (IKG), fecundity and oocit diameter, tissue damage caused by mercury in fish organs by making histological preparations stained with hematoxylin and eosin. The median lethal concentration (96 hr, LC50) of Mercury Chloride was calculated as 1,64 mgL--1.The survival rate was highest in the control treatment (46,67 %) . Mercury chloride with concentration 0.196 mgL--1 show significant effect to changes HSI and relative bile volume, and oocyte diameter of Nile tilapia (p < 0,05). Mercury chloride with a concentration of 0,164 mgL-1 and 0,196 mgL-1 have not a significant effect on the growth rate of weight, gonadal somatic index and fecundity of Nile tilapia (p > 0,05). Mercury chloride cause damage to gills (hyperplasia, hypertrophy, proliferation and neukrosis), liver (hyperplasia, hemorhage, shrinkage of hepatocytes, proliferation and neukrosis) and kidney (hyperplasia, hemorrhage, shrinkage of the glomerulus, proliferation and neukrosis).
Keyword: Nile tilapia, Hepatosomatic indexs (HSI), histopathology