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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: