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: 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: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity