Judul: Pemodelan Fuzzy Learning Vector Quantization pada Pengenalan Suara Paru-Paru
Abstrak: Paru-paru merupakan salah satu organ vital manusia. Organ ini memiliki peranan pada sistem pernapasan, karena dapat memenuhi kebutuhan tubuh akan oksigen. Jika paru-paru mengalami gangguan, maka sistem pernapasan manusia juga akan mengalami gangguan, bahkan dapat menyebabkan kematian. Salah satu cara yang digunakan dokter untuk mendiagnosa kelainan pada paru-paru adalah dengan mendengarkan suara pernapasan menggunakan stetoskop. Teknik ini dikenal dengan teknik auskultasi. Teknik tersebut sangat umum digunakan, namun memiliki beberapa kelemahan dalam melakukan diagnosa apabila dipengaruhi oleh faktor seperti suara paru-paru berada pada frekuensi rendah, masalah kebisingan lingkungan, kepekaan telinga, hasil analisa yang subjektif, dan pola suara yang hampir mirip. Faktor-faktor di atas dapat menyebabkan kesalahan diagnosa jika proses auskultasi tidak dilakukan dengan benar. Studi ini melakukan pengenalan suara paru-paru normal dan suara paru-paru yang terdeteksi gangguan (abnormal). Suara paru-paru yang dihasilkan pada beberapa kasus penyakit menunjukkan adanya pola tertentu yang bisa dikenali. Pola suara ini dapat diambil sebagai bahan untuk diagnosa. Pengenalan suara secara umum memiliki dua bagian utama, yaitu ekstrasi ciri dan pengukuran kemiripan (klasifikasi). Pada penelitian ini, metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah Mel Frequency Cepstrum Coeffisient (MFCC). MFCC memberikan hasil sangat baik dalam mengklasifikasi suara nafas normal dan suara wheeze. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ). Algoritme FLVQ adalah suatu algoritme yang mengkombinasikan konsep fuzzy dengan konsep neural network LVQ. Konsep ini dikenal dengan nama konsep hybrid. Penggunaan kedua metode ini diharapkan dapat memberikan akurasi yang tinggi dalam kasus pengenalan suara paru-paru. Hasil percobaan menunjukan bahwa Metode FLVQ memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan LVQ yaitu dengan akurasi rata-rata pada data latih sebesar 99.27% dan data uji sebesar 93.88%, sedangkan LVQ sebesar 87.83% untuk data latih dan sebesar 86.88% untuk data uji. Penerapan konsep hybrid pada metode FLVQ dapat memberikan pengaruh yang sangat baik dalam meningkatkan akurasi, terbukti dengan meningkatnya akurasi hingga 11.44% untuk data latih dan 7% untuk data uji.
Keyword: fuzzy learning vector quantization, MFCC, pengenalan suara paru-paru

Judul: Wavelet Dan Learning Vector Quantization Untuk Pengenalan Pembicara
Abstrak: Noise pada sinyal suara merupakan factor utama yang mempengaruhi tingkat akurasi hasil pemrosesan sinyal, disadari pada kenyataan tidak ada sinyal yang tidak mengandung noise, yang dapat disebabkan suara latar belakang di tempat sumber berbicara, atau karena proses transmisi pada saat sinyal diterima. Salah satu metode yang populer dan sering digunakan untuk mengurangi noise adalah transformasi wavelet, yang mengurangi noise (denoising) dari sinyal dengan memilah kemudian mengeleminir sinyal dengan kriteria tertentu, sebagai cara untuk menentukan bagian sinyal sesungguhnya atau bukan, yang kemudian disebut dengan wavelet thresholding. Wavelet digunakan untuk menganalisa sinyal berdasar penyekalaan, transformasi wavelet diperoleh dengan membagi sinyal menjadi beberapa ukuran sebagai perwakilan dari bidang frekuensi yang berbeda. Dengan kata lain, wavelet merupakan potongan gelombang (kecil) dan transformasi wavelet mengkonversi sinyal menjadi sederetan wavelet, dan kemudian dianalisa dalam batasan frekuensi dan durasinya. White Gaussian noise digunakan untuk merepresentasikan noise yang sesungguhnya, dengan level Signal to Noise Ratio (SNR) yang digunakan sebesar 20dB, 10dB dan 0dB, yang ditambahkan pada setiap sinyal suara. Sinyal suara yang telah ditambahkan noise ini kemudian didenoising dengan proses wavelet thresholding sebelum digunakan pada proses pengenalan pembicara. Dikarenakan sinyal yang diperoleh memiliki keragaman panjang gelombang serta karena perubahan karakteristik sumber suara yang relative kecil, maka Mel-frequency Cepstral Coefficient digunakan untuk mengekstrak ciri dari setiap sinyal suara menjadi sejumlah kecil koefisien dengan ukuran yang sama, selain alasan yang disebutkan diatas ekstraksi ciri berguna pula dalam menghadapi data ukuran besar, yaitu untuk mengurangi kebutuhan sumber daya yang diperlukan saat menganalisa data. Learning Vector Quantization merupakan metode pengklasifikasian pola kedalam suatu kelas atau kategori tertentu yang didasarkan pada kompetisi. Jaringan LVQ adalah jaringan 2 lapis yang terdiri dari lapis masukan dan lapis keluaran, dengan lapis masukan mengandung neuron sebanyak dimensi masukan, dan lapis keluaran mengandung neuron sebanyak kelas yang ada. Kedua lapisan tersebut dihubungkan dengan penghubung yang memiliki bobot tertentu. Bobot dari neuron masukan yang menuju neuron keluaran berupa vektor yang mewakili kelasnya, yang kemudian disebut juga sebagai vector reference. Tujuan dari penelitian ini, untuk mendapatkan hasil dari pengenalan pembicara dengan menggunakan sinyal suara asli dan sinyal suara hasil dari proses denoising, dengan sumber sinyal suara yang digunakan sebanyak 20 sumber yang disimpan dalam format WAV, dengan masing-masing sumber direkam sebanyak 30 kali. Kemudian sinyal suara tersebut diduplikat menjadi tiga kelompok yang terdiri dari sinyal lengkap, sinyal disegmentasi menjadi dua bagian dan menjadi lima bagian. Sebagai hasilnya, proses pengenalan pembicara memberikan tingkat akurasi tertinggi untuk kelompok data pertama setelah dan sebelum denoising relatif sama untuk data asli dan SNR 20dB yaitu sebesar 89.17% dan 58,33%, sedangkan untuk SNR 10dB dan 0 dB, hasil yang lebih baik diperlihatkan pada sinyal yang telah melalui denoising yaitu masing-masing sebesar 13,33% dan 9,17%. Untuk kelompok data kedua hasil dari data denoising lebih besar dari data sebelum denoising yaitu sebesar 95,00% untuk data asli, 72,50% untuk SNR 20dB, 20,00% untuk SNR 10dB dan 10,83% untuk SNR 0dB. Sedangkan untuk kelompok data ketiga, data asli menghasilkan akurasi yang relatif sama antara hasil denoising dan sebelum denoising yaitu sebesar 95,00%, sedangkan untuk SNR 20dB memberikan nilai 72,50%, 18,33% untuk SNR 10dB dan 10,83% untuk SNR 0dB.
Keyword: denoising, learning vector quantization, MFCC, speech recognition, wavelet

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: