Judul: Speaker Identification System Modeling Using MFCC as Feature Extraction and SVM as Pattern Recognition
Abstrak: Everyday people exchange information using voice may also exchange information with the media texts and tools. Voice signal every human has the character and qualities of different or unique. Indonesia has a diverse ethnic, communities and cultures, many problems are for the same word has different pronunciation patterns. Because of this problem could be a problem in the speaker identification system, so it is necessary to develop a system that is relatively more robust to the problem of intra-speaker variability and noise. Speaker identification system is more focused on the analysis of the two subsystems, namely Feature Extractor and Pattern Recogniser. Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) is one of feature extraction that is often used for processing the human voice for calculating the cepstral coefficients with the consideration of human hearing. Support Vector Machine (SVM) is one of the classification techniques of data with the supervised learning that is able to classify the multi-class so it is suitable for the classification of more than two classes. Data collection was performed using a microphone to record sound. Sound source was obtained from 10 adult speakers with differences in gender, age and ethnicity, which each speakers say 50 times the word "COMPUTER" so that obtained 500 data. Record duration is 2 seconds with a frequency of 16 KHz. Before data is processed, a preprocessing stage consisting of the elimination of silence, normalization and noise addition. Gaussian noise is added from the level of 80 dB to 0 dB. After the MFCC feature extraction is done, the next stage is SVM pattern recognition using QP and SMO algorithms. Kernel function tested for RBF, Linear, and Quadratic for each algorithm. Pattern Recognition using Kernel quadratic function with a ratio of 90 : 10 for the test data that the original sound without noise, SMO algorithm produces accuracy of 97.0% and the accuracy of the system can maintain above 70% up to 40dB noise addition. The number of errors for all 10 speakers using the test data of the original sound without noise is at most the number 9 speakers (Male, 41 years old, Java). The processing time SMO algorithm is better than the QP algorithm. Future studies may be added to increase the accuracy of Noise Cancelling the voice data is contaminated by noise.
Keyword: Speaker Identification, MFCC, SVM

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: Closed Knight’s Tour pada Papan Catur Berbentuk Persegi Panjang dengan Ukuran Maksimal 8 × 8
Abstrak: Closed Knight’s Tour merupakan langkah kuda yang mengunjungi setiap kotak pada papan catur tepat satu kali dengan langkah kuda berawal dan berakhir pada kotak yang sama. Graf yang terbentuk dari closed knight’s tour dinotasikan sebagai graf G(m,n), dengan m adalah banyaknya baris dan n adalah banyaknya kolom. Graf tersebut memuat Hamiltonian cycle. Sebuah graf terhubung G adalah graf bipartite jika dan hanya jika graf tersebut tidak memiliki cycle dengan panjang ganjil. Papan catur yang memenuhi syarat cukup untuk memiliki closed knight’s tour adalah papan catur berukuran 5 × 6, 5 × 8, 6 × 6, 6 × 7, 6 × 8, 7 × 8, dan 8 × 8.
Keyword: bipartite, closed knight’s tour, hamiltonian cycle, knight’s tour, teori graf