Judul: Hybrid Jaringan Syaraf Tiruan dan Model Markov Tersembunyi Untuk Pengenalan Bilangan Berbahasa Indonesia Menggunakan CSLU Toolkit
Abstrak: Sistem pengenal kata untuk bahasa Indonesia masih sangat minim dalam pengembangannya, khususnya dalam penerapannya sebagai pengenal bilangan (Continuous Digit Recognizer CDR). Penelitian ini membandingkan metode pengenalan kata menggunakan data hand-labeled, force alignment, dan Forward Backward Neural Networks (FBNN) pada pengenalan bilangan berbahasa Indonesia menggunakan CSLU toolkit. Penelitian dilakukan dengan bantuan CSLU toolkit, dengan berfokus pada akurasi pengenalan pada tingkat kata dan kalimat. Kata-kata yang dapat dikenali terbatas pada kata dasar bilangan sesuai dengan ejaan bahasa Indonesia yang disempurnakan.
Keyword: 

Judul: Pengenalan Kata Berbahasa Indonesia dengan Menggunakan Hidden Markov Models Berbasiskan Fonem
Abstrak: Pengenalan kata (speech recognition) adalah suatu proses dimana komputer dapat mengidentifikasi kala-kala yang diucapkan. Dalam hal ini berarti suatu sistem pengenal kata mendapat masukan berupa sinyal suara kemudian mengubahnya ke dalam bentuk tulisan (Iext) kata atau kalimat yang sesuai dengan sinyal suara yang diucapkan. Selama ini penelitian yang dilakukan pada bidang pengenalan kata cenderung berbasiskan kala, yang mana setiap kata yang terdapat dalam kamus kata dimodelkan dengan sebuah hidden markov models (HMM). Hal ini mengakibatkan kurang efektifnya sistem apabila akan dikembangkan untuk sistem pengenalan kata yang bersifat large vocabulary yang mana kata yang terdapat dalam kamus kata berjumlah sangat besar. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dikembangkan suatu sistem pengenalan kata y;mg bertmsiskan f9ne!11, Yang mana uowk semua I<ata yang terdapal <;ialam Iqprms kata akan dimodelkan ke dalam satu buah HMM. Penelitian ini menggunakan algoritme Baum Welch untuk pelatihan, algoritme Viterbi untuk pengujian, serta menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coeffisient (MFCC) sebagai ekstraksi cirinya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kata yang berbahasa Indonesia yang berjumlah 15 kata. Masing-masing kata diulang to kali ulangan dengan rincian 7 kali ulangan sebagai data latih dan 3 kali ulangan sebagai data uji. Selain itu jumlah koefisien yang digunakan ct!llam proses ekstraksi ciri dengan menggunakan MFCC yaitu sebesar 13 dan 26 koefisien, Penelitian ini masih memiliki Iingkup yang kecH yaitu bersifat small vocabulary, speaker dependent, isolated word dan penelitian difokuskan pada proses pemodelan kata. Bersifat sma/[ vocabulary karena kata yang digunakan banya beIjumlah kurang dari 1000 kata yaitu sebesar 15 kala. Bersifat speaker dependent karena pengujian hanya dilakukan kepada pembicara yang telah dilatih sebelumnya, dan bersifat isolated word karena sistem hanya dapat mengenali kata yang terpisah dengan kata lainnya (bukan suatu kalimat). Penelitian ini mengbasilkan 2 buah HMM yang terdiri dari 1 buah HMM yang terbentnk dengan menggunakan 13 koefisien cepstral, dan I buah HMM yang terbentuk dengan menggunakan 26 koefisien cepstral. Selain itu hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan 13 koefisien pada saat proses ekstraksi eiri memiliki tingkat akurasi yang lebih baik jika dibandingkan dengan penggullaan 26 koefisien. Rataan error rate yang dipero1eh Wltuk ekstraksi ciri dengan 13 koefisien adalah sebesar 11,5% untuk data latih dan 31 % untuk data uji. Rataan error r{lle pada sistem dengan 26 koefisien adalah sebesar 26,3% untuk data latih dan 35,5% untuk data uji. Dari kedua HMM tersebut memiliki kesamaan kata yang mudah untuk dikenali dan yang sukar untuk dikenali. Kata yang sukar untuk dikenali adalah kala nenek, padi dan pintu dengan rataan error rate sebesar 80% untuk kata ncnck, 70,8% untuk kata padi dan 66,7% untuk kata pintu. Kala yang mudah dikenali adalah kala ukir dengan rataan error rate sebesar 0%. Selain itu kesalahan pengenalan suatu fonem disebabkan oleh kesamaan karakteristik yang dimiliki antara fonem satu dengan fonem yang lainnya, sedangkan letak fonem dalam suatu kata tidak berpengaruh terhadap error rate yang dihasilkan.
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: