Judul: Pengenalan Karakter Numeral Menggunakan Metode Ruang Eigen Dengan Pengaruh Downscale
Abstrak: Analisis Komponen Utalna nlerupakan metode pengklasifikasian pola yang telah banyak menarik perhatian para peneliti. Ide utalua dari metode ini adalah bagaimana merepresentasikan beberapa citra atau fitur-fitur ciha dalani suatu di~nensi ruang di lnana setiap fitw individu tidak saling berhubungan. Metode ini dikenal juga sebagai metode ruang eigen. Seiring dengan banyaknya peneliti yang tertarik melakukan penelitian nle~lggunakan ~netode iiii, berkembang pula beberapa perangkat lunak yang lnendukung penerapan lnetode ini. Pada penelitian ini dig~uiakan2 00 citra yang terdiri dari 10 kelas citra. 100 ciha digunakan sebagai citra pelatihan dan pengujian sedangkan 100 ciha lainnya hanya digunakan untuk pengujian. Selwuh citra direpresentasikan dalam ~ilodeg rayscale dan dalam bentuk vektor berdimensi 2500. Citra pelatihan akan diinisialisasikan untuk metnbenhlk ruang eigen dari masing-masing kelas citra. Pengenalan citra dilakukan dengan cara mengliitung koefisien ltedekatan terbesar antara vektor citra pengujian dengan vektor hasil proyeksi. Dua lnacaln pengujian yang dilakukan yaitu pengujian tanpa pcngasuh downscale dan dengan pengaruh downscale. Seluruh proses dala~n penelitian ini diimplementasikan dengan perangkat lunak iLlnllnb 5.3. Se~nakinb anyak vektor eigen yang digunakan untuk meniproyeksikan ciwa uji, maka tingkat akurasi pcngenalan akan senlakin baik. Per~ambahanv ektor proyeksi ~nenyebabkanw aktu ya~gd ibutuhkan untuk pengenalan menjadi bertambah. Proses do~vnscali~?mg enghasilkan suatu proses pengenalan yang n~enibutuhkanw aktu Iebih sedikit. Se~nakinb esar nilai rlo~vr~scaylacn g diberikan, se~nakinc epat proses pengenalan berlangsung.
Keyword: 

Judul: Pengenalan Karakter Numeral Menggunakan Metode Ruang Eigen Dengan Pengaruh Downscale
Abstrak: Analisis Komponen Utama merupakan metode pengklasifikasian pola yang telah banyak menarik perbatian para peneliti. Ide utama dari metode ini adalah bagaimana merepresentasikan beberapa citra atau fitur-fitur citra dalam suatu dimensi ruang di mana setiap fitur individu tidak saling berhubungan. Metode ini dikenal juga sebagai metode ruang eigen. Seiring dengan banyaknya peneliti yang tertarik melakukan penelitian menggunakan metode ini, berkembang pula beberapa perangkat lunak yang mendukung penerapan metode ini. Pada penelitian ini digllllakan 200 citra yang terdiri dari 10 kelas citra. 100 citra digunakan sebagai citra pelatihan dan pengluian sedangkan 100 citra lainnya hanya digunakan untuk pengujian. Seluruh citra direpresentasikan dalam mode grayscale dan dalam bentuk vektor berdimensi 2500. Citra pelatihan akan diinisialisasikan untuk membentuk mang eigen dari masing .. masing kelas citra. Pengenalan citra dilakukan dengan eara menghitung koefisien kedekatan terbesar antara vektor citra pengujian dengan vektor hasil proyeksi. Dua macam pengujian yang dilakukan yaitu pengujian tanpa pcngaruh downscale dan dengan pengaruh downscale. Seluruh proses dalam penelitian ini diimplementasikan dengan perangkat lunak Mallab 5.3. Semakin banyak vektor eigen yang digunakan untuk memproyeksikan citra uji, maka tingkat akurasi pengenalan akan semakin baik. Penambahan vektor proyeksi menyebabkan waktu yang dibutuhkan untuk pengenalan melBadi bertambah. Proses dOlVnscaling menghasilkan suatu proses pengenalan yang membutuhkan waktu lebib sedikit. Semakin besar nilai downscale yang diberikan, semakin cepat proses pengenalan berlangsung.
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: