Judul: Pengenalan Sidik Jari Menggunakan Resilient Backpropagation Neural  Network dengan Praproses Transformasi Wavelet
Abstrak: Sistem pengenalan biometrik menggunakan karakteristik fisiologis yang dimiliki manusia sebagai dasar dari pengenalannya. Karakteristik fisiologis yang digunakan harus bersifat unik, permanen, dan universal. Sidik jari memiliki semua karakteristik tersebut sehingga digunakan sebagai dasar pengenalan dalam penelitian ini. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 70 buah sidik jari yang diperoleh dari situs internet pada alamat http://www.bias.csr.unibo.it/fvc2000/databases.asp. Sidik jari tersebut diambil dari 10 orang berbeda dengan 7 posisi pengambilan yang serupa. Data akan mengalami transformasi wavelet sebanyak enam level dengan menerapkan bank filter wavelet. Induk wavelet yang digunakan pada penelitian ini adalah Haar. Citra yang akan digunakan pada proses pengenalan sidik jari adalah citra pendekatan hasil dekomposisi wavelet level 1, level 2, level 3, level 4, level 5, dan level 6.
Keyword: 

Judul: Pengenalan Wajah Dengan Pemrosesan Awal Transformasi Wavelet
Abstrak: Biometrik adalah suatu sistem pengenalan pola yang melakukan proses identifikasi personal menggunakan karakteristik fisiologis manusia seperti mata, sidik jari, wajah, tangan, suara, dan lain lain. Karena wajah merupakan salah satu karakteristik fisiologis manusia yang tidak mudah dipalsukan, maka penelitian pengenalan pola ini menggunakan biometri wajah. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 100 wajah yang didapat dari University Cambridge terdiri atas 10 wajah dengan 10 ekspresi dan variasi berbeda. Wajah yang menjadi input proses pengenalan wajah terbagi menjadi dua perlakukan, yaitu wajah tanpa pemrosesan awal transformasi wavelet dan wajah yang mengalami pemrosesan awal transformasi wavelet. Induk wavelet yang digunakan adalah Haar. Proses transformasi digunakan untuk mengekstraksi fitur sekaligus mereduksi dimensi citra yang berukuran besar menjadi lebih kecil, sehingga mempercepat waktu komputasi proses pengenalan wajah. Proses transformasi menerapkan bank filter untuk mendekomposisi citra hingga level 3. Proses dekomposisi menghasilkan citra pendekatan dan citra detil. Citra yang digunakan pada proses pengenalan wajah adalah citra pendekatan level 1, level 2, dan level 3.
Keyword: 

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: