Judul: Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan Probabilistik (PNN) Pada Identifikasi Pembicara
Abstrak: Sistem komputer dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi pembicara dari suara yang diucapkan. Penelitian ini memperkenalkan pengembangan model jaringan syaraf tiruan probabilistik pada identifikasi pembicara dengan pendekatan metoda text-dependent. Kami menggunakan kombinasi metoda analisis komponen utama (PCA) dengan metoda Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) pada proses ekstraksi ciri dengan beberapa parameter yaitu koefisien Mel, lebar frame, lebar overlap dan rasio nilai eigen untuk meningkatkan kinerja PNN. Untuk mengukur rata-rata keluaran yang dihasilkan oleh PNN digunakan metoda Leave-one out. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan koefisien mel 20, ukuran frame 40 ms, ukuran overlap 50% pada metoda MFCC menghasilkan data yang mampu memberi nilai ketelitian identifikasi pembicara sebesar 96%. Implementasi metoda PCA dengan rasio nilai eigen 95% ke data yang dihasilkan metoda MFCC juga memberikan nilai ketelitian hingga 96% dengan waktu komputasi 90% lebih baik.
Keyword: 

Judul: Pengenalan pembicara dengan jaringan syaraf tiruan Backpropagation
Abstrak: Masalah pengenalan pembicara terbagi menjadi dua bagian, yaitu identifikasi pembicara (menentukan identitas pembicara) dan verifikasi pembicara (melakukan verifikasi identitas yang diklaim oleh pembicara). Pengenalan pembicara termasuk dalam masalah nonalgorithmic maka dapat digunakan jaringan syaraf tiruan (JST) untuk mengenali pola-pola suara pembicara. Dalam penelitian ini dibangun suatu sistem yang dapat melakukan pengenalan pembicara menggunakan JST backpropagation. Sebelum diproses dalam JST data suara terlebih dahulu diproses dengan proses-proses sinyal digital melalui suatu proses feature extraction ditambah dengan proses feature selection. Proses feature extraction dilakukan dengan analisis cepstral dan feature selection dilakukan dengan principal component analysis. Hasil dari JST selanjutnya diolah oleh model pembuatan keputusan. Model pembuatan keputusan dalam sistem identifikasi akan menentukan identitas pembicara dan dalam sistem verifikasi akan menerima atau menolak klaim yang diajukan oleh pembicara. Sistem pengenalan pembicara yang dibangun mampu mengidentifikasi dengan tingkat generalisasi tertinggi sebesar 92,3077% dan melakukan verifikasi dengan nilai equal error rate sebesar 6,5657%.
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: