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: Penggunaan analisis komponen utama dan jaringan syaraf propagasi balik untuk pengenalan wajah
Abstrak: Pada beberapa kegiatan kehidupan, misalnya pertahanan, militer, perdagangan, ataupun kependudukan, atau yang lainnya diperlukan suatu proses validasi atau identifikasi personal. Dengan berkembangnya komputer, maka perlu dilakukan otomatisasi proses pengenalan personal tersebut. Untuk mengenali seseorang diperlukan bagian yang khas (unik) yaitu bagian yang mampu membedakan antara seorang dengan yang lainnya. Bagian yang khas dari manusia diantaranya adalah wajah, sidik jari, iris, retina, tanda tangan, dan suaranya. Penelitian ini menggunakan kekhasan wajah untuk mengenali seseorang. Mengingat dimensi citra yang terlalu besar, maka dilakukan penciutan dimensi citra wajah dengan dua cara. Pertarna, mengambil bagian-bagian yang merupakan pembeda antar wajah, yaitu mata kiri, mata kanan, hidung, dan mulut. Kedua, melakukan transformasi wajah dengan analisis komponen utama (principal component analysis). Dengan metode ini, setiap wajah ditransformasi ke m komponen utama pertarna (dalam penelitian ini m yang digunakan adalah 8 dan 14) dan satu nilai yang mencerminkan panjang komponen acak. Teknik pengenalan wajah yang digunakan adalah jaringan syaraf tiruan dengan pelatihan memakai metode propagasi balik. Arsitektur jaringan yang digunakan adalah layer jamak dengan satu layer hidden dan 30 neuron pada layer hidden tersebut. Dalam penelitian ini digunakan 36 citra wajah sebagai data pelatihan jaringan. Citra ini didapat dari pemotretan 6 orang dengan posisi lurus, serong ke kiri, serong ke kanan, ditambah manipulasi citra dengan rotasi ke kiri, rotasi ke kanan, dan pencerminan dari posisi lurus. Untuk mengetahui kehandalan dari teknik yang digunakan, dipakai 36 citra dari hasil pemotretan ulang sebagai data uji pengenalan. Percobaan dilakukan pada 8 dan 14 komponen utarna pertarna baik tanpa komponen acak maupun dengan komponen acak pada berbagai toleransi galat pelatihan (0.1, 0.01, 0.001, 0.0001). Hasil percobaan yang dicatat adalah waktu pelatihan, epoh, dan tingkat pengenalan. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan, terlihat bahwa penambahan komponen acak pada 8 komponen utama pertarna dan toleransi galat pelatihan 0,01 menghasilkan tingkat pengenalan yang lebih baik daripada tanpa menggunakan komponen acak, yaitu 91,67% dimana dari 36 citra wajah yang diuji hanya 33 citra wajah saja yang berhasil dikenali. Selain itu juga penggunaan komponen acak membuat waktu pelatihan dan epoh menjadi lebih lama dibanding tanpa menggunakan komponen acak.
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: