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: Application of LVQ using K-means initializations for guitar tone chord recognition with MFCC feature extraction
Abstrak: Manusia dapat mengenali suara melalui proses yang dilakukan secara berulang-ulang. Namun, tidak banyak orang yang mampu mengenali suara chord gitar. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu sistem pengenalan chord gitar menggunakan metode LVQ sebagai pengenalan pola dan MFCC sebagai ekstraksi ciri. Bobot awal yang digunakan pada metode LVQ diperoleh dengan menginisialisasi K-means. Data yang digunakan sebanyak 8640 data suara gitar dengan 24 jumlah chord. Masing-masing data terdiri atas 2 chord yang akan diuji secara terpisah. Parameter LVQ yang digunakan adalah learning rate 0.002, epoh 100, dan penurunan learning rate 0.9. Parameter yang digunakan dalam proses MFCC adalah time frame, overlap, jumlah koefisien cepstral dan jumlah cluster. Hasil percobaan menunjukkan bahwa akurasi maksimum yang diperoleh adalah 83.65% pada time frame 30 ms, overlap 0.4, koefisien cepstral 26, dan jumlah cluster 100., Humans can recognize the sound through a process that is done repeatedly. However, not many people are able to identify the sound of guitar chords. This study used LVQ as pattern recognition and MFCC as feature extraction. Initial weights were initialited by K-means clustering. A collection of 8640 sound data were used with 24 guitar chords. Each data consist of two chords that were tested separately. The parameters used in the process LVQ were 0.002 learning rate, 100 epoch, and 0.9 learning rate decrease. The parameters used in the process of MFCC were the time frame, overlap, the number of cepstral coefficient and the number of clusters. The experimental results showed that the maximum accuracy of 83.65% was obtained with 30 ms time frame, 0.4 overlap, 26 cepstral coefficients, and 100 clusters.
Keyword: chord gitar, Learning Vector Quantization (LVQ), Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)

Judul: Forest Fire Control in Bantimurung Bulusaraung National Park, South Sulawesi Province
Abstrak: Kebakaran hutan pada tahun 2015 terjadi di kawasan hutan konservasi Taman Nasional Bantimurung Bulusaraung yang disebabkan oleh adanya kelalaian masyarakat dalam menggunakan api. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi penyebab kebakaran hutan, merekomendasikan sistem pengendalian kebakaran, dan mengidentifikasi peranan masyarakat di Taman Nasional Bantimurung Bulusaraung, Maros, Sulawesi Selatan. Data yang digunakan berupa data kebakaran hutan dan data curah hujan 6 tahun terakhir (2015-2020). Analisis data menggunakan analisis deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebakaran di TN Bantimurung terjadi setiap tahunnya, dengan frekuensi kebakaran sebanyak 20 kali pada periode tahun 2015-2020. Faktor aktivitas manusia menjadi penyebab terjadinya kebakaran. Frekuensi kebakaran tertinggi terjadi pada tahun 2015 hingga 8 kali dan menghanguskan 97,65 Ha. Upaya pencegahan yang dilakukan oleh pihak TN Bantimurung Bulusaraung adalah pembentukan Manggala Agni dan Masyarakat Peduli Api serta kegiatan sosialisasi pengendalian kebakaran hutan. Kawasan karst menjadi kendala dalam proses pemadaman, sehingga peran dan partisipasi masyarakat di sekitar kawasan sangatlah penting dalam pengendalian kebakaran hutan, Forest Fire Control at Bantimurung Bulusaraung National Park, South Sulawesi Province. Supervised by LAILAN SYAUFINA Forest fires in 2015 occurred in the conservation forest area of the Bantimurung Bulusaraung National Park caused by the negligence of the community in using fire. This study aims to identify the causes of forest fires, recommend a fire control system, and identify the role of the community in Bantimurung Bulusaraung National Park, Maros, South Sulawesi. The data used are forest fire data and rainfall data for the last 6 years (2015-2020). Data analysis used descriptive qualitative analysis. The results showed that fires in Bantimurung National Park occur every year with a frequency of 20 fires in the 2015-2020 period. Human activity factors are the cause of fires. The highest frequency of fires occurred in 2015 up to 8 times and scorched 97.65 hectares. Efforts made by the Bantimurung Bulusaraung National Park are the establishment of Manggala Agni and the Fire Care Community and socialization activities for controlling forest fires. Karst areas are an obstacle in the extinguishing process, so the role and participation of communities around the area very important in controlling forest fires.
Keyword: Bantimurung Bulusaraung, Society role, Prevention