Judul: Identifikasi Nada Dasar dalam Tangga Nada Pentatonis pada Gitar Menggunakan Model LVQ
Abstrak: Melodi merupakan hal yang tidak dapat terpisahkan dalam komposisi sebuah lagu atau musik instrumental. Agar melodi dapat dimainkan dengan harmonis diperlukan pengetahuan akan nada dasar dalam tangga nada pada lagu atau musik instrumental yang akan dimainkan, namun hal ini akan sangat sulit bagi seorang pemula. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi nada dasar dari melodi yang dipetik sebanyak lima kali secara berurutan dalam tangga nada pentatonis dan menerapkan ekstraksi ciri mel-frequency cepstrum coefficient (MFCC) dan model learning vector quantization (LVQ) sebagai classifier. Dalam penelitian ini dilakukan dua tahap pengujian, tahap pertama mengenali nada tunggal dengan model LVQ setelah data suara melodi disegmentasi dan diekstraksi cirinya menggunakan MFCC, tahap kedua mengidentifikasi nada dasar menggunakan algoritme template matching berdasarkan nada yang telah dikenali pada pengujian tahap pertama. Hasil akurasi rata-rata terbaik pada penelitian ini sebesar 100% dengan nilai koefisien cepstral 26.
Keyword: gitar, learning vector quantization, mel-frequency cepstrum coefficient, melodi, pentatonis

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: 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: