Judul: Image Reconstruction on Multimode Optical Fiber using Nonlocal Neural Network
Abstrak: Transmisi citra pada serat optik moda ganda masih belum dapat di implementasikan dengan baik karena adanya efek dispersi modal. Padahal serat optik memiliki banyak manfaat dan diaplikasikan pada berbagai bidang, seperti pada bidang komunikasi hingga bidang medis. Model Jaringan Syaraf Tiruan Nonlokal dan Jaringan Syaraf Tiruan Konvolusi digunakan untuk mengatasi efek dispersi modal tersebut. Kedua model ini akan merekonstruksi citra masukan kembali berdasarkan citra keluaran dari serat optik moda ganda. Himpunan data yang digunakan untuk mensimulasikan transmisi citra pada serat optik moda ganda adalah MNIST, Fashion-MNIST dan Muybridge Punch. Hasil rata-rata nilai SKR dan UIKS yang didapatkan untuk masing-masing himpunan data pada model Jaringan Syaraf Tiruan Konvolusi secara berturut-turut adalah (1015; 1829; 4350) dan (0,689; 0,511; 0,397), sedangkan hasil rata-rata nilai SKR dan UIKS yang didapatkan pada model Jaringan Syaraf Tiruan Nonlokal untuk masing-masing himpunan data secara berturut-turut adalah (2305; 2015; 4376) dan (0,388; 0,399; 0,255). Kata kunci: dispersi modal, jaringan syaraf tiruan, serat optik moda ganda., Image transmission on multimode optical fiber could not yet be implemented because of the modal dispersion effect. Even though, multimode optical fiber has much application from communications to medical diagnosis. Nonlocal Neural Network model and Convolution Neural Network model can be used to overcome the modal dispersion effect. These two models will reconstruct input images based on output images from a multimode optical fiber. The dataset to be used for image transmission simulation on multimode optical fiber are MNIST, Fashion MNIST, and Muybridge Punch. The average result value of MSE and SSIM from Convolution Neural Network model for each dataset in succession are (1015, 1829 4350) and (0.689, 0.511, 0.397), while for Nonlocal Neural Network model the average result value of MSE and SSIM for each dataset in succession are (2305, 2015, 4376) and (0.388, 0.399, 0.255). Keywords: modal dispersion, neural network, multimode optical fiber.
Keyword: modal dispersion, neural network, multimode optical fiber

Judul: Perbandingan beberapa wajah eigen sebagai pra-proses pada pengenalan wajah menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik standar
Abstrak: Proses pengenalan wajah secara garis besar dibagi tiga tahap utama, yakni fase input data, fase pra- proses, dan fase jaringan syaraf tiruan. Pada penelitian akan difokuskan pada pengaruh penggunaan beberapa metode Eigen khususnya Principle Component Analysis (PCA) dan metode ukuran jarak pada fase pra-proses. PCA yang akan digunakan adalah PCA pada proporsi 80% dan 90%. Sedangkan pada metode ukuran jarak akan digunakan Euclidean dan Angle. Jaringan syaraf tiruan yang akan digunakan adalah jaringan syaraf tiruan propagasi balik standar. Jumlah neuron hidden yang akan digunakan 300 dengan toleransi galat 0.01. Pada fase pra-proses metode ukuran jarak memerlukan waktu lebih cepat jika dibandingkan dengan metode PCA. Euclidean memerlukan waktu pra-proses selama 0.55 detik, Angle selama 1.48 detik, PCA 80% dengan komponen acak selama 87.60 detik, dan PCA 90% dengan komponen acak selama 90.58 detik, PCA 80% tanpa komponen acak selama 68.459 detik, dan PCA 90% tanpa komponen acak selama 69.57 detik. Sedangkan tingkat konvergensi PCA lebih baik jika dibanding dengan metode ukuran jarak. PCA 80% dengan komponen acak hanya memerlukan waktu 8. 19 detik dan epoh sebanyak 70. PCA 90% dengan komponen acak memerlukan waktu 8.57 detik, dan epoh sebanyak 71. PCA 80% tanpa komponen acak memerlukan waktu 7.501 detik, dan epoh sebanyak 71. PCA 90% tanpa komponen acak memerlukan waktu 7.391 detik, dan epoh sebanyak 71. Euclidean selama 52.73 detik dan epoh sebanyak 461, sedangkan Angle selama 15.05 dan epoh sebanyak 118. Generalisasi terbaik dicapai jaringan syaraf tiruan menggunakan PCA 80% tanpa komponen acak, Angle, dan Euclidean dengan generalisasi 94%, PCA 90% dengan dan tanpa komponen acak sebesar 92% dan PCA 80% dengan komponen acak sebesar 90%. Tingkat konvergensi dipengaruhi variasi dan besarnya dimensi input ke jaringan. Variasi percobaan dilakukan dengan menggunakan jumlah neuron hidden sebanyak 300, 310, 320, 330, 340, dan 350. Jumlah epoh rata-rata pelatihan tiap metode menunjukkan kecederungan stabil. Sedangkan generalisasi rata-rata pada JST PCA 80% dan 90% tanpa komponen acak, Euclidean, dan Angle menunjukkan kecenderungan stabil.
Keyword: 

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: