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: Pengenalan Kata Berbahasa Indonesia dengan Hidden  Markov Model (HMM) menggunakan Algoritme Baum-  Welch
Abstrak: Pengenalan suara atau Speech Recognition adalah proses konversi sebuah sinyal akustik, yang berasal dari mikropon atau telepon, menjadi satu atau sekumpulan kata. Sinyal suara sendiri merupakan gelombang yang tercipta dari tekanan udara yang berasal dari paru-paru yang berjalan melewati lintasan suara menuju mulut dan rongga hidung, sehingga memiliki frekuensi yang berbeda. Agar sistem komputer dapat mengenali sebuah kata, maka dibutuhkan representasi yang tepat terhadap sinyal-sinyal yang masuk berikut perubahan frekuensinya dalam rentang waktu tertentu. Penelitian ini menggunakan Algoritme Baum-Welch dalam melatih HMM sebagai model kata. Adapun tujuan penelitian ini ialah menerapkan HMM menggunakan algoritme Baumwelch untuk mengenali sebuah kata. Kata yang digunakan terbatas pada 40 buah kata berbahasa Indonesia yang dibedakan ke dalam 2 macam jumlah suku kata, yaitu : 2 suku kata dan 3 suku kata. Pembicara pada penelitian ini juga dibatasi pada 2 orang pembicara perempuan dan 2 orang pembicara laki-laki yang telah terlatih sebelumnya.
Keyword: 

Judul: Growth, Concentration Chlorophyll-a, and Structure of Macroalgae Gracilaria edulis in the Culture Media Containing Copper
Abstrak: The physiological responses (specific growth rate, concentration of chlorophyll-a, morphological and anatomical structure of the vegetative cells) of the marine macroalga Gracilaria edulis at the different concentrations of copper (0.01 as control, 0.04, 0.06 and 0,5 ppm) delivered continuously for 28 days under controlled laboratory conditions were investigated. Result showed that the degree of copper toxicity depends on both factor the concentration and exposure time. Copper concentration and day of exposure decreased significantly the specific growth rate (SGR) of the Gracilaria edulis but only 0,5 ppm Cu decreased the chlorophyll-a content when compared to control. Of the various physiological end points measured, growth proved to be the most sensitive response than chlorophyll-a with reductions in specific growth rate (SGR). The reason for this could be related to a greater sensitivity of the enzymes involved in growth than those related to chlorophyll-a or a greater energy needs to maintain cellular integrity and metabolic processes under sublethal Cu stress. In all cases, the main effect on vegetative cells were structure changes in cortex and subcortex cells, compared to control, macroalgae exposed to copper showed depigmentation and blending in the lateral branches, heavy staining of the cell wall and severe damage of cell membrane, while the mucilage and the cell walls was densely fibrillar, thick and heavily stained, the cortex cell was clearly vacuolated, the presence of endophytic on the cell wall and endophytic spores in the mucilage. The presence vacuoles should be related to a metal immobilization mechanism, minimizing the Cu toxicity for cells. The epiphytic bacteria can act as a biofilter diminishing the availability of Cu for macroalgae accumulation.
Keyword: