Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition

Judul: Pemodelan LVQ dengan Inisialisasi SOM untuk Identifikasi Pembicara Menggunakan Ekstraksi Ciri MFCC
Abstrak: Suara dapat menjadi sebuah ciri pembicara untuk diidentifikasi, karena pembicara memiliki pola suara yang berbeda-beda pada setiap orangnya. Penelitian identifikasi pembicara ini menggunakan metode LVQ dengan inisialisasi SOM untuk identifikasi pembicara. Tujuan penelitian adalah memodelkan LVQ dengan inisialisasi SOM sebagai pengenal pola dan MFCC sebagai metode ekstraksi ciri, serta mengetahui perbandingan akurasi identifikasi pembicara dengan pemodelan SOM, LVQ, dan LVQ inisialisasi SOM. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi pembicara dengan satu buah kata, yaitu “komputer”. Percobaan pada pemodelan LVQ dan pemodelan LVQ dengan inisialisasi SOM menghasilkan rata-rata akurasi tertinggi yang sama, yaitu sebesar 93% lebih baik dari pemodelan SOM dengan hasil rata-rata akurasi tertinggi sebesar 77.75%.
Keyword: learning vector quantization (LVQ), mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC), self organizing map (SOM), speaker, Suara, Pola suara, Akurasi pembicara

Judul: Definisi zat besi ( Fe ) pada anak babi
Abstrak: Dalam bidang sub sektor peternakan, ternak babi mempunyai prospek yang cukup baik untuk dikembangkan dalam rangka meningkatkan eksport non migas. Namun anak-anak babi yang sedang menyusu sering mengalami defisiensi zat besi (Fe). Bila masalah ini tidak segera ditanggulangi, peternak akan mengalami kerugian. Zat besi dapat diperoleh dari makanan yang berasal dari hewan (tepung tulang, tepung ikan, tepung daging, "skimmed milk"); tumbuh-tumbuhan (leguminosae, rumput-rumputan, biji-bijian) dan mineral alam (Girindra, 1979). Dalam tubuh hewan, zat besi berperanan sebagai pembawa 02 ke seluruh jaringan, juga sebagai pembawa oksigen pernafasan di dalam sel urat daging (Underwood, 1981). Dalam duodenum dan yeyenum bagian atas, besi dalam bentuk ferro akan diserap. Penyerapan ini akan diatur berdasarkan teori "mucosal block" dari Granick. Kemudian dalam plasma darah, besi akan berikatan dengan B₁ globulin dan membentuk transferrin, yang akan segera dibawa ke seluruh jaringan. Kelebihan besi akan diikat oleh apoferritin dan membentuk ferritin yang ditimbun sebagai besi cadangan, terutama di hati. Bila kapasitas besi yang dapat disimpan sebagai ferritin telah jenuh, maka besi akan ditimbun sebagai hemosiderin. Zat besi dalam jumlah yang sedikit akan diekskresikan melalui pengelupas- an epitil, tinja, air kemih, cairan empedu, keringat. ...
Keyword: