Judul: Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Pengenalan Kata pada Berbagai Kondisi Kesehatan Pembicara
Abstrak: Researches on voice signals have been carried out using various signal processing methods, one of them known as Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) which is based on Fourier transformation. MFCC as feature extraction combined with Artifical Neural Network (ANN) as classifier has been shown to have a very good accuracy. Based on previous research, this research is conducted with more complicated cases with the various medical conditions of the speaker. Bad medical conditions, such as cold, is a factor that can affect the human voice, making it more complicated to recognize using signal processing methods. From this research, it can be concluded that the use of MFCC method as the feature extraction combined with ANN as the classifier proved to have a good capability to recognize words from speakers with bad medical conditions. The accuracy that has been obtained is 99% using backpropagation neural network with 50 hidden neurons and using the Traingdx training methods.
Keyword: 

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: Epoksi dasi Olein Sawit sebagai Base Oil untuk Bio Grease Kalsium Kompleks
Abstrak: Pengembangan biogrease minyak sawit bertujuan mensubstitusi grease berbahan minyak bumi dengan bahan yang lebih ramah lingkungan. Peningkatan karakteristik biogrease dapat dilakukan dengan melakukan sintesis kimia. Penelitian ini bertujuan mendapatkan perbandingan mololein sawit dengan H2O2 dalam proses epoksidasi,dan analisis fisik produk biogrease yang dihasilkan. Proses epoksidasi menggunakan asam asetat dan H2O2 dengan variasi perbandingan mololein dan H2O2 adalah1:3,1:6,dan1:9. Perbandingan mol dipilih berdasarkan uji bilangan iod dan oksiran, kemudian diproses menjadi bio grease dengan penambahan sabun pengental. Oleinterepoksidasi dengan perbandingan mololein dan H2O2 yaitu1:9 dipilih karena memiliki rata-rata bilangan oksiran tertinggi 0.99 dan bilangan iod terendah 33.09mgI2/gserta berdasarkan uji ANOVA danLSD. Bilangan oksiran menunjukkan banyaknya senyawa epoksida yang dihasilkan. Bilangan iod menunjukkan ketidak jenuhan. Asam peroksi yang digunakan dalam proses epoksi dasi bereaksi dengan senyawa tidak jenuh sehingga semakin rendah bilangan iod pada olein teepoksidasi, semakin banyak senyawa epoksi dayangd ihasilkan. Biogrease dengan baseoil olein terepoksidasi dengan perbandingan mololein dan H2O2 1:9 memiliki warna kremmuda,densitas0.96g/cm3, viskositas31280mPa.s, unworkedpenetration 438 (0.1mm), worked penetration 443 (0.1mm), dropping point <26oC,daya tahan korosi 2c dan NLGI00.
Keyword: biogrease, epoksidasi, RBDPO, olein terepoksidasi