Judul: Identifikasi Nada Dasar dalam Tangga Nada Pentatonis pada Gitar Menggunakan Model LVQ
Abstrak: Melodi merupakan hal yang tidak dapat terpisahkan dalam komposisi sebuah lagu atau musik instrumental. Agar melodi dapat dimainkan dengan harmonis diperlukan pengetahuan akan nada dasar dalam tangga nada pada lagu atau musik instrumental yang akan dimainkan, namun hal ini akan sangat sulit bagi seorang pemula. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi nada dasar dari melodi yang dipetik sebanyak lima kali secara berurutan dalam tangga nada pentatonis dan menerapkan ekstraksi ciri mel-frequency cepstrum coefficient (MFCC) dan model learning vector quantization (LVQ) sebagai classifier. Dalam penelitian ini dilakukan dua tahap pengujian, tahap pertama mengenali nada tunggal dengan model LVQ setelah data suara melodi disegmentasi dan diekstraksi cirinya menggunakan MFCC, tahap kedua mengidentifikasi nada dasar menggunakan algoritme template matching berdasarkan nada yang telah dikenali pada pengujian tahap pertama. Hasil akurasi rata-rata terbaik pada penelitian ini sebesar 100% dengan nilai koefisien cepstral 26.
Keyword: gitar, learning vector quantization, mel-frequency cepstrum coefficient, melodi, pentatonis

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: