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: Pengenalan Pembicara Dengan Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC)     Sebagai Metode Ekstraksi Ciri Dan Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Sebagai     Metode Pengenalan Pola
Abstrak: Suara yang dimiliki setiap manusia mempunyai ciri khas tersendiri yang dapat dijadikan sebagai alat identifikasi. Identifikasi pembicara atau speaker recognition merupakan salah satu aplikasi dalam ranah Natural Language Processing yang merupakan suatu sistem untuk mengidentifikasi siapa yang berbicara. Penelitian dilakukan dengan merekam suara beberapa orang. Kemudian suara diolah dengan tahapan silence Elimination, dilanjutkan dengan ekstraksi ciri dengan metode Mel Frekuensi Cepstrum Coefisien (MFCC). Pemodelan menggunakan Back Propagation Neural Networks sebagai metode pengenalan pola. Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa Pemodelan penggunaan Back Propagation Neural Networks pada pengenalan speaker mempunyai akurasi sebesar 94,02% lebih baik dibandingkan dengan penggunaan Resilient Backpropagation sebesar 92,8% pada penelitian sebelumnya. Akurasi terbaik Back Propagation Neural Networks dengan 50 lapisan tersembunyi, perbandingan data test dan data train 60:40, dan overlap 40%. Pengujian dengan penambahan noise 30dB pada pengujian data akurasi meannya adalah 92,27%, noise 20dB pada data dengan akurasi rata-rata 73,55%, noise 10dB pada data dengan akurasi rata-rata 24% dan pada data dengan noise Akurasi rata-rata 5dB adalah 13,31%.
Keyword: Backpropagation ANN, back propagation ANN, MFCC, Speaker 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: