Judul: Pemodelan chord pada piano menggunakan metode fuzzy learning vector quantization
Abstrak: Seorang pemain piano pemula maupun autodidak umumnya belum melalui tahap latihan yang baik sehingga kemampuan untuk mengenali chord yang dimiliki masih kurang. Oleh karena itu, suatu sistem yang dapat mengenali chord untuk membantu proses pemahaman chord yang dimainkan dibutuhkan. Penelitian ini memodelkan chord yang terdiri atas 3 nada (triad) ke dalam beberapa kelas. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 24 chord mayor dan minor. Data training dan data testing divariasikan dalam 4 model menggunakan 5-fold crossvalidation. Ekstraksi ciri akan dilakukan dengan metode Mel Frequency Cepstrum Coefficients, dan klasifikasi akan dilakukan dengan metode Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ). Pemodelan FLVQ dilakukan dengan melakukan variasi pada learning rate serta koefisien fuzzyness. Penelitian ini telah berhasil membentuk model FLVQ dengan akurasi rata-rata 79.38% serta akurasi maksimum 100%. Akurasi maksimum dicapai dengan nilai learning rate α sebesar 0.05 dan koefisien fuzzyness β sebesar 0.05 menggunakan epoch sebanyak 20 pada FLVQ model 2.
Keyword: chord, FLVQ, MFCCs, modeling, note.

Judul: Pengenalan Chord Dengan Tiga Nada Penyusun Pada Instrumen Piano Menggunakan Learning Vector Quantization
Abstrak: Piano merupakan alat musik yang banyak digemari baik untuk dinikmati oleh pendengarnya atau dipelajari secara langsung. Proses belajar piano tidaklah mudah terutama dalam pembelajaran chord. Chord yang umum digunakan adalah triad, yaitu chord yang tersusun atas 3 nada. Begitu banyak kombinasi chord dalam istilah musik sehingga mudah mengecoh orang yang baru mulai belajar, terutama bagi pelajar otodidak yang tidak sensitif terhadap perbedaan nada. Sebuah sistem dibutuhkan untuk membantu proses belajar para pemula dalam mengenali dan membedakan suara chord pada piano. Sistem dikembangkan menggunakan metode klasifikasi jaringan syaraf tiruan learning vector quantization (LVQ) dan metode ekstraksi ciri mel frequency cepstrum coefficient (MFCC). Ekstraksi ciri MFCC dilakukan menggunakan sampling rate sebesar 11000 Hz, frame rate 100 frame per detik, dan menghasilkan 13 koefisien cepstral. Pemodelan LVQ dilakukan dengan menggunakan parameter learning rate yang bervariasi. Hasil pengujian menunjukkan akurasi tertinggi adalah 95.833% dengan nilai learning rate antara 0.036 sampai 0.076, nilai rataan kolom kelas inisiasi sebagai bobot awal, penurunan learning rate 0.5, serta epoch sebanyak 30.
Keyword: chord, ekstraksi ciri, LVQ, MFCC, piano

Judul: Pengaruh Penggunaan Zeolit Bayah sebagai Matriks Imobilisasi pada Aktivitas Antioksidan Superoksida Dismutase Deinococcus radiodurans
Abstrak: Immobilization of superoxide dismutase (SOD) from extract of D. radiodurans has been studied over past years. D. radiodurans is a bacteria that produces enzyme Mn-SOD. The optimum condition of SOD antioxidant activity of D. Radiodurans extract is at 30 °C, pH 9, 137.5 mg of zeolite Bayah and 1500 g/L extract of D. radiodurans concentrate. The determination of kinetics reaction is based on the method of Lineweaver-Burk and Eadie-Hoofstee, which resulted KM app SOD value of immobilized extract D. radiodurans on zeolite is higher than without immobilized extract D. radiodurans. Furthermore, the value of IM app of immobilized extract D. radiodurans is really massive, 7.0373 μA. The electrode stability of immobilized extract D. radiodurans still 57.70% after 8 hours, compared to without immobilized extract D. radiodurans that dropped to 45.04% after 2 hours.
Keyword: zeolite, superoxide dismutase, Deinococcus radiodurans, antioxidant