Judul: Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan Resilient Backpropagation untuk Identifikasi Chord Gitar
Abstrak: Penelitian ini mengembangkan pengenalan suara untuk mengidentifikasi chord gitar menggunakan metode jaringan syaraf tiruan resilient backpropagation sebagai metode pengenalan pola dan MFCC sebagai metode ekstraksi ciri. Tujuan penelitian ini adalah menemukan parameter-parameter yang dapat menghasilkan akurasi tertinggi. Parameter yang digunakan dalam proses pengenalan pola resilient backpropagation, yaitu hidden neuron, toleransi galat, learning rate, faktor naik, faktor turun, delta0, dan deltamax. Sedangkan parameter yang digunakan untuk proses MFCC adalah sampling rate, time frame, overlap, dan jumlah cepstral coefficient. Total data suara chord yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 8 640 yang diperoleh dari 24 chord. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, akurasi tertinggi sebesar 95.56% diperoleh dengan menggunakan hidden neuron 100, jumlah koefisien cepstral 52, overlap 0.4, dan time frame 100 ms.
Keyword: chord, jaringan syaraf tiruan resilient backpropagation, mel frequency cepstral coefficients (MFCC).

Judul: Pengembangan Model Probabilistic Neural Network untuk Identifikasi Chord Gitar
Abstrak: Pengenalan kunci gitar membutuhkan teknik ekstraksi ciri dan model pengenalan pola. Penelitian ini membangun sistem pengenalan suara gitar menggunakan teknik MFCC sebagai pengekstraksi ciri dan PNN sebagai pengenal pola. Tujuan penelitian ini adalah menemukan parameter-parameter yang menghasilkan akurasi terbaik. Parameter-parameter tersebut terkait dengan MFCC, yaitu jumlah koefisien cepstral, overlap, dan time frame. Sistem bekerja dengan membaca file suara berformat WAV, kemudian file diproses dengan teknik MFCC dan PNN untuk menghasikan keluaran kunci suara gitar berupa teks. Penelitian ini menggunakan 8 280 data suara gitar dari 24 chord yang berbeda. Hasil penelitian menunjukan bahwa koefisien cepstral 52, overlap 0.4, dan time frame 100 ms menghasilkan akurasi maksimum yaitu 96.56%.
Keyword: identifikasi kunci gitar, mel frequency cepstral coefficients (MFCC), pengenalan suara, probabilistic neural network

Judul: Pengembangan Bionanokomposit Film Berbasis Tapioka/Nanopartikel Perak dan Tapioka/Nanopartikel Seng Oksida dengan Plasticizer Gliserol.
Abstrak: Cassava starch can be formed into bioplastic film which is transparance as synthetic plastic films. However, pure cassava starch film has some drawbacks such as brittle, poor barrier to water vapour, sensitive to humidity and not stable during the application. The addition of nanoparticles in film was intended to increase the elongation and tensile strength, moisture stability and to provide antimicrobial activity. Meanwhile, the addition of glycerol was intended to increase the plasticity of films so they will not be easily cracked. The main purpose of this research is to elaborate the functional packaging characteristics of bionanocomposites films made from cassava starch with or without silver nanoparticles (Ag-Np) of zinc oxide nanoparticles (ZnO-Np) with glycerol as plasticizer. The addition of nanoparticles was conducted at the amount of 0%, 0,5%, and 1% by weight of the starch, whereas glycerol was used at the amount of 0% and 20% by weight of the solids (starch only or starch+nanoparticles). The value of water vapor transmission decreased significantly with the addition of Ag-Np and ZnO-Np at the concentration of 1% (from 18,0569 g/hm2 to 12,0574 g/hm2) so it enhance the water barrier of the films as packaging materials. The addition of Ag-Np and ZnO-Np at the amount of 1% with 20% of glycerol was also able to inreased the value of elongation (from 1,2% to 88,8%), but decreased the value of tensile strength (from 22,93 MPa to 4,03 MPa). The addition of glycerol gave contrary effect to the tensile strength because it produces low tensile strength values. Moreover, the results show that films made with ZnO-Np had a stronger antimicrobial activity than those made with Ag-Np for both gram positive and gram negative bacteria. In overall, it seems that the formulation of 1% ZnO-Np is the best formulation for developing bionanocomposite film based on cassava starch.
Keyword: Bionanocomposite Films, Silver Nanoparticle (Ag-Np), Zinc Oxide Nanoparticle (ZnO-Np), Cassava Starch, Antibacterial Films