Judul: Identifikasi Spesies Kulit Hewan di LPPOM MUI Menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficient dan Backpropagation Neural Network
Abstrak: Penelitian ini melakukan pengenalan spesies untuk mengidentifikasi kulit hewan menggunakan backpropagation neural network sebagai metode pengenalan pola dan Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) sebagai metode ekstraksi cirinya. Parameter yang digunakan dalam pengenalan pola adalah learning rate, epoch, dan hidden neuron, sedangkan parameter MFCC adalah koefisien cepstral dan overlap. Data citra kulit hewan pada penelitian ini diperoleh dari hasil citra mikroskop stereo di lab Lembaga Pengkajian Pangan, Obat-obatan, dan Kosmetika (LPPOM) Majelis Ulama Indonesia, Global Halal Center, Bogor. Data yang digunakan sebanyak 300 citra dengan format JPG. Terdapat 5 kelas yang diidentifikasi, yaitu cow, pig, sheep, goat, dan kangaroo. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, rataan akurasi tertinggi sebesar 81.67% diperoleh dengan koefisien cepstral 26, overlap 50%, learning rate 0.3, epoch 3000, dan hidden neuron 20.
Keyword: backpropagation, ekstraksi fitur, kulit hewan, mel-frequency cepstral coefficient, neural network

Judul: Identifikasi jenis kawanan (Schooling) ikan dengan artificial neural network
Abstrak: Artifical Neural Network (jaringan saraf tiruan) dikembangkan cari proses sistem jaringan syaraf biologi di dalam otak. Artificial Neural Network (ANN) yang digunakan terdiri dari tiga lapisan, yaitu lapisan input, satu lapisan hidden dan lapisan output. Data input yang diberikan pada input layer terdiri atas area, perimeter, tinggi, panjang, elongation, ciercularity, rectangular, fractal dimension. Sebagai output jaringan adalah hasil identifikasi kawanan Lemuru. Sistem yang dikembangkan dalam identifikasi jenis kawanan ikan Fada echogram dengan mengggunakan image processing dan Artificial Neural Network adalah berupa aplikasi yang bekerja pada platform Microsoft Windows. Program ini didesain dengan beberapa modul utama antara lain modul untuk meghitung deskriptor dan modul untuk komputasi Artificial Neural Network. Modul-modul ini diintegrasikan kedalam menu-menu yang dikelompokkan berdasarkan fungsinya masing- nasing. Data yang dipakai dalam training/pelatihan jaringan adalah data ceskriptor kawanan ikan yang terdiri dari 40 unit data, data ini terbagi kedalam dua bagian antara lain data yang teridentifikasi sebagai kawanan ikan sebanyak 22 unit dan data yang teridentifikasi kukan kawanan ikan sebanyak 18 unit. Jaringan ANN dilatih dengan konstanta logistik sigmoid serta tiga nilai learning rate yang berbeda. Pemberian nilai 1 Learning rate yang berbeda bertujuan untuk memperoleh nilai sigma error yang terkecil. Jumlah kawanan yang dipakai untuk validasi adalah sebanyak 30 buah set data. Dari jumlah tersebut yang teridentifikasi sebagai kawanan ikan lemuru adalah sebanyak 19 buah set data dan sisanya 11 buah set data adalah bukan kawanan ikan Cemuru. Tingkat akurasi yang diperoleh pada saat training untuk ke-tiga embelajaran tersebut adalah sebesar 100% sedangkan akurasi pendugaan ada saat validasi jaringan diperoleh bahwa ANN dengan konstanta Learning rate yang rendah akan menghasilkan pendugaan yang lebih kurat (± 70%) namun waktu yang diperlukan untuk pelatihan relatif Iama.
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: