Judul: Self Organizing MAP untuk analisis klaster pada spesiemn daun famili dikotiledon
Abstrak: Self Organizing Map (SOM) Kohonen yang diperkenalkan oleh T. Kohonen merupakan jarinan syaraf tiruan dengan pembelajaran unsupersive yang mampu memtakan data berdimensi tinggi ke dimensi rendah. Pada penelititan ini diimplementasikan algoritma SOM untuk pengklasteran famili dikotiledon berdasarkan ciri-ciri morfologi spesimen daun hasil penelitian di Jambi yang telah tersedia dalam basis data. Kinerja algoritma pengklasteran diukur dari nilai cluster recall dan cluster precision. Secara visual terlihat bahwa SOM mampu mengelompokan spesimen daun dengan baik, namun hasil ini kkurang sesuai jika dibandingkan dengan hasil klaster menurut tingkat taksonomi.
Keyword: 

Judul: Analisis Taksonometri pada Karakter Morfologi Daun Dikotiledon Kelas Magnoliopsida menggunakan SOM Kohonen.
Abstrak: Taksonometri atau taksonomi numerik merupakan cabang dari ilmu taksonomi yang menggunakan metode kuantitatif dengan bantuan teknologi komputasi untuk melakukan identifikasi dan klasifikasi organisme. Karakter morfologi daun sebagai organ vegetatif tumbuhan diketahui memiliki pola tertentu yang memperlihatkan keteraturan, sehingga dapat dikelompokkan secara sistematis. Penelitian ini menggunakan 126 data spesimen daun kelas Magnoliopsida yang terdiri atas 21 family, 17 ordo, dan 4 subclass untuk membentuk tiga model taksonometri dengan metode SOM Kohonen. Identifikasi dilakukan terhadap 16 karakter primer morfologi daun. Model taksonometri family, ordo, dan subclass dibentuk dengan neuron output masingmasing berjumlah 21, 17, dan 4 neuron, sesuai dengan banyaknya setiap tingkatan taksa. Data latih dan data uji dibentuk dengan metode 3-fold cross validation. Fungsi jarak yang digunakan adalah Mahalanobis, dengan jumlah iterasi maksimum, laju pembelajaran awal (ai) dan lebar tetangga awal (di) yang telah ditentukan. Dari evaluasi terhadap Indeks Davies-Bouldin (IDB) diperoleh model taksonometri family terbaik dengan di bernilai 10 dan ai bernilai 0.9, taksonometri ordo dengan di bernilai 5 dan ai bernilai 0.9, dan taksonometri subclass dengan di bernilai 3 dan ai bernilai 0.5. Evaluasi cluster precision (CP) dan recall (CR) menghasilkan rata-rata CP dan CR dari ketiga model taksonometri sebesar 0.629 dan 0.644. Nilai ini menggambarkan adanya variasi morfologi daun yang cukup tinggi pada kelas Magnoliopsida. Representasi pengetahuan menunjukkan adanya konsistensi pada hasil taksonometri ketiga model tersebut, sehingga SOM Kohonen terbukti dapat digunakan untuk analisis taksonometri terhadap karakter morfologi daun. Dapat disimpulkan pula bahwa karakter morfologi daun memberikan hasil yang prospektif untuk digunakan sebagai salah satu cara dalam identifikasi dan pengelompokan tumbuhan. Kata kunci : analisis taksonometri, cluster, SOM Kohonen, morfologi daun, jarak Mahalanobis, Indeks Davies-Bouldin
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: