Judul: Analisis penekanan kunci dinamik untuk verifikasi biometrik berbasis jaringan syaraf tiruan propagasi balik
Abstrak: ARIF BUDIMAN. Dynamic keystroke analysis for biometric verification based on artificial neural network backpropagation. Under the direction of SUGI GURITMAN and HERU T. NATALISA. Biometric keystroke analysis studies the typing pattern of human behavior. Literature journals show a good prospect for a verification system and commonly use static method (where training data is similar with the verification data). This research uses dynamic analysis method. The data will be analyzed into certain dominant character pairs so that it is possible for training data to be different than the verification data (using random data display). The dominant character pairs were obtained from preliminary research which was conducted to specifically analyze 756 words in the Indonesian language. It is based on left-right finger movement. The character pairs are an, ng, la, en, ka while the cluster of close character pairs are (ng,ba,ma,na,nd), (an,am,ab), (su,au,ay,gu,di,du,di,ai), (pa,is,ia,ya,ua,us), and (ri,ti,ru,tu,ro,to,ep). The system prototype uses three variables, namely duration (d), interkey (i) and total time (T). Each variable has its own separated Artificial Neural network (ANN) by pre-processing input into five fuzzy classes (SC, C, S, L, SL). The training algorithm is backpropagation and uses two types of training models: A (crispy) and B (ambiguity). The training data were obtained by statistical analysis (mean, median, modus, standard deviation, minimum, maximum) and from fuzzy class pattern complementary data for each character pairs. The research was conducted to study the effect of keyboard layout on False Rejection Rate (FRR) percentage, the effect of data re-taken on % FRR, the effect of ANN verification test on the responses to the new exclusive data (which had never been included in training process). It also studies the effects of identification tests in terms of False Acceptance Rate (FAR) percentage on ANN training model A and B, and the effect of overall response in % FRR on intrusion detection. The conclusions are that model A gives lower % FRR and higher % FAR than model B while model B has a more flexible value of the decision threshold to be used as fuzzy output model in future research. The system stability is affected significantly by keyboard layout and environment conditions during typing. However, the data re-take process carried out more than 56 days afterwards still gave consistent results. ANN has the capability to recognize exclusive data with relatively lower % FRR results. Intrusion can be detected easily by spotting the existence of the % FRR spike. This model has a good capability for Biometric keystroke verification with dynamic text typing but still requires more research for Biometric identification.
Keyword: 

Judul: Pengenalan karakter tulisan tangan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik resilient
Abstrak: Teknologi komputer telah banyak diterapkan untuk membantu menyelesaikan berbagai masalah. Salah satu permasalahan tersebut adalah pengenalan karakter tulisan tangan, yang telah lama diidentifikasi sebagai salah satu permasalahan yang sulit. Untuk memecahkan masalah tersebut dirancang suatu perangkat lunak yang menerapkan sistem yang menyerupai sistem kerja otak manusia yang dikenal dengan jaringan syaraf tiruan (JST). Dalam penelitian ini dibangun suatu sistem yang dapat melakukan pengenalan citra-citra karakter tulisan tangan menggunakan JST resilient backpropagation (RPROP). Data yang diambil berupa karakter numeral (0,1,2,…,9) dari 13 orang dengan menggunakan media kertas. Dari 13 orang tersebut 10 orang menuliskan karakter sebanyak 2 kali, di mana penulisan pertama digunakan untuk data pelatihan dan penulisan kedua digunakan untuk data pengujian. Tiga orang sisanya hanya menuliskan karakter sebanyak 1 kali, karakter tulisan tangan dari 2 orang digunakan untuk menambah data pelatihan sedangkan karakter tulisan tangan dari 1 orang lainnya digunakan untuk menambah data pengujian. Karakter-karakter tulisan tangan tersebut kemudian diubah menjadi citra digital dengan menggunakan scanner dan setiap karakter disimpan sebagai satu file citra, sehingga didapat 230 buah file citra. Dari data tersebut 120 citra digunakan sebagai data pelatihan dan 110 citra lainnya digunakan sebagai data pengujian. Sistem dibangun dengan graphical user interface (GUI) sehingga sistem mudah digunakan dan user-friendly. Dari hasil percobaan didapatkan parameter-parameter optimal yaitu JST dengan 80 neuron hidden, toleransi galat 10-5, Faktor Naik sebesar 1.2 dan Faktor Turun sebesar 0.7. Dengan penggunaan parameter-parameter tersebut sistem dapat mengenali karakter tulisan tangan dengan tingkat generalisasi tertinggi sebesar 93.64%. Kata kunci : pengenalan karakter tulisan tangan, jaringan syaraf tiruan, propagasi balik resilient
Keyword: 

Judul: Kelangsungan hidup dan pertumbuhan larva ikan bawal air tawar Colossomia macropomum ada suhu media pemeliharaan 26, 29 dan 32° C
Abstrak: Ikan bawal air tawar Colossoma macropomum dapat digolongkan sebagai ikan konsumsi dan ikan hias. Permasalahan yang ada dalm produksi ikan bawal antara lain terbatasnya ketersediaan benih yang disebabkan tingkat kematian larva yang tinggi.
Keyword: