Judul: Pemodelan Fuzzy Learning Vector Quantization pada Pengenalan Suara Paru-Paru
Abstrak: Paru-paru merupakan salah satu organ vital manusia. Organ ini memiliki peranan pada sistem pernapasan, karena dapat memenuhi kebutuhan tubuh akan oksigen. Jika paru-paru mengalami gangguan, maka sistem pernapasan manusia juga akan mengalami gangguan, bahkan dapat menyebabkan kematian. Salah satu cara yang digunakan dokter untuk mendiagnosa kelainan pada paru-paru adalah dengan mendengarkan suara pernapasan menggunakan stetoskop. Teknik ini dikenal dengan teknik auskultasi. Teknik tersebut sangat umum digunakan, namun memiliki beberapa kelemahan dalam melakukan diagnosa apabila dipengaruhi oleh faktor seperti suara paru-paru berada pada frekuensi rendah, masalah kebisingan lingkungan, kepekaan telinga, hasil analisa yang subjektif, dan pola suara yang hampir mirip. Faktor-faktor di atas dapat menyebabkan kesalahan diagnosa jika proses auskultasi tidak dilakukan dengan benar. Studi ini melakukan pengenalan suara paru-paru normal dan suara paru-paru yang terdeteksi gangguan (abnormal). Suara paru-paru yang dihasilkan pada beberapa kasus penyakit menunjukkan adanya pola tertentu yang bisa dikenali. Pola suara ini dapat diambil sebagai bahan untuk diagnosa. Pengenalan suara secara umum memiliki dua bagian utama, yaitu ekstrasi ciri dan pengukuran kemiripan (klasifikasi). Pada penelitian ini, metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah Mel Frequency Cepstrum Coeffisient (MFCC). MFCC memberikan hasil sangat baik dalam mengklasifikasi suara nafas normal dan suara wheeze. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ). Algoritme FLVQ adalah suatu algoritme yang mengkombinasikan konsep fuzzy dengan konsep neural network LVQ. Konsep ini dikenal dengan nama konsep hybrid. Penggunaan kedua metode ini diharapkan dapat memberikan akurasi yang tinggi dalam kasus pengenalan suara paru-paru. Hasil percobaan menunjukan bahwa Metode FLVQ memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan LVQ yaitu dengan akurasi rata-rata pada data latih sebesar 99.27% dan data uji sebesar 93.88%, sedangkan LVQ sebesar 87.83% untuk data latih dan sebesar 86.88% untuk data uji. Penerapan konsep hybrid pada metode FLVQ dapat memberikan pengaruh yang sangat baik dalam meningkatkan akurasi, terbukti dengan meningkatnya akurasi hingga 11.44% untuk data latih dan 7% untuk data uji.
Keyword: fuzzy learning vector quantization, MFCC, pengenalan suara paru-paru

Judul: Optimasi Parameter Support Vector Machine Menggunakan Algoritme Genetika pada Pengenalan Suara Independent Text.
Abstrak: Pengenalan biometrik adalah salah satu metode pengenalan manusia yang dapat dilakukan oleh mesin. Pengenalan ini dilakukan untuk proses autentikasi dalam sistem. Sistem autentikasi yang berkembang saat ini di antaranya seperti pengenalan iris mata, pengenalan wajah, pengenalan sidik jari, dan pengenalan suara. Pengenalan suara dapat dibagi menjadi 2 kategori, yaitu dependent text dan independent text. Pengenalan suara dependent text terikat pada kata yang sudah di definisikan sebelumnya dan digunakan dalam proses pemodelan dan verifikasi. Sedangkan pengenalan suara independent text tidak terikat pada teks tertentu. Sistem harus dapat mengenali teks apapun ketika verifikasi. Pengenalan suara independent text memiliki tingkat akurasi yang lebih rendah dibandingkan dengan pengenalan suara dependent text karena pada pengenalan suara independent text, data yang diujikan bisa sangat berbeda dengan data saat pemodelan. Oleh karena itu, pengenalan suara independent text secara umum lebih menantang dan memiliki peluang riset yang lebih luas khususnya mengenai metode peningkatan kinerja maupun akurasi. Tujuan penelitian ini adalah membuat model pengenalan suara independent text menggunakan algoritme support vector machine (SVM) dan mencari akurasi tertinggi dari berbagai macam kombinasi kernel dan nilai parameter. Kombinasi kernel dan nilai parameter dapat dicari menggunakan genetic algotihm (GA). GA akan mencari akurasi terbaik dari setiap iterasi. Data suara yang digunakan yaitu data suara manusia berbahasa Indonesia yang terdiri dari 985 kata. Banyaknya pembicara yaitu 5 orang terdiri dari 3 wanita dan 2 pria dengan rentang usia antara 25 tahun sampai dengan 35 tahun dalam kondisi sehat. Langkah awal pemrosesan data suara diawali dengan menghilangkan suara diam (silence removal) dan normalisasi data. Mel frequency cepstrum coefficient (MFCC) digunakan untuk ekstraksi ciri, vector quantization (VQ) digunakan untuk mereduksi ukuran data. Sebelum pemodelan dengan menggunakan SVM, teknik k-fold cross validation digunakan agar terdapat variasi data dari kombinasi subset yang diujikan. Nilai k yang digunakan adalah 4. Pengujian pemodelan SVM pertama menggunakan nila-nilai parameter kernel yang telah ditentukan. Fold dengan akurasi tertinggi dipilih untuk kemudian dioptimasi pada pengujian kedua menggunakan algoritme genetika. Adapun setiap pengujian diulang sebanyak 20 kali pada pengujian pertama dan 10 kali pada pengujian kedua. Berdasarkan pengujian pertama diperoleh akurasi tertinggi pemodelan SVM dengan menggunakan kernel linear sebesar 94.40% diperoleh pada perulangan ke-4 fold ke-3, perulangan ke-12 fold ke-1, dan perulangan ke-15 fold ke-4, akurasi tertinggi kernel polynomial sebesar 96.80% pada perulangan ke-6 fold ke-2, dan akurasi tertinggi kernel RBF sebesar 98.40% pada perulangan ke-10 fold ke-2. Pengujian kedua yaitu optimasi SVM menggunakan algoritme genetika menggunakan data pada perulangan ke-10 fold ke-2. Data ini dipilih karena menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 98.40% menggunakan kernel RBF. Berdasarkan hasil pengujian kedua menggunakan data perulangan ke-10 fold ke-2, v kernel RBF mengalami peningkatan akurasi sebesar 0.8% dari 98.40% menjadi 99.20%. Kernel linear mengalami peningkatan akurasi sebesar 15.20% dari 83.20% menjadi 98.40%, dan kernel polynomial mengalami peningkatan akurasi 4% dari 88% menjadi 92%. Penelitian ini masih memungkinkan untuk dikembangkan lebih lanjut seperti pengujian menggunakan kernel sigmoid dan penambahan noise untuk menguji seberapa baik masing-masing kernel dapat mempertahankan akurasi.
Keyword: Genetic algorithm, optimization, support vector machine, independent text, voice recognition

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: