Judul: Transkripsi Suara Pengenalan Angka Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Hidden Markov Model.
Abstrak: Penelitian ini membahas tentang Automatic Speech Recognition (ASR) menggunakan metode Hidden Markov Model dalam mentranskripsikan suara bahasa Indonesia. Kata yang akan ditranskripsikan berupa angka positif dari satuan sampai miliyaran. Penelitian ini menggunakan HTK toolkit berdasarkan metode Hidden Markov Model (HMM). Sistem ini dibuat dengan menggunakan 100 data latih dan 20 data uji. Penelitian ini dilakukan untuk melihat pengaruh penambahan fitur Delta pada proses ekstraksi ciri menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), dan pengaruh pembuatan model triphones dibandingkan pembuatan model monophones. Percobaan yang dilakukan adalah membuat model monophones dengan ekstraksi ciri MFCC, membuat model monophones dengan ekstraksi ciri MFCC dan Delta, membuat model triphones dengan ekstraksi ciri MFCC, dan membuat model triphones dengan ekstraksi ciri MFCC dan Delta. Akurasi tertinggi mencapai 98.88% untuk mentranskripsikan kata, dan 85% untuk untuk mentranskripsikan kalimat/data yang diperoleh dari percobaan model triphones dengan ekstraksi ciri MFCC dan Delta.
Keyword: Automatic Speech Recognition, Delta, MFCC, HMM, HTK

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: Sarcosporidiasis in slaughter animals
Abstrak: Sarcocystis which belong to the generally occuring parasites for they are found almost all over the countries of the world. Infection of Sarcocystis usually throught inges- tion of feces or flesh of infected animals. The pathogenesis of Sarcosporidiasis is considered as benign but when the Sarcocystis die in a host, sarcocystin or sarcosporidin is liberated thereby which lead to condemnation of meat in the abattoir. Besides condemnation of meat, Sarcocystis also causes: loss of appetite, anemia, lameness, weakness in the lion, diarrhea, fever, pyrexia, paralysis, emaciation, neuro logical disturbances, etc. " Amprolium "at the rate of 100 mg/Kg body weight per day has been practiced for prevention or to minimize Sarco- sporidiasis. Treatment must be started during incubation period. Shedding of Sarcocystis sporocysts in the feces of carnivores is the key factor in the spread of Sarcocystis infection. Therefore, control efforts must be based primarily on measures designed to break the cycle of Sarcocystis.
Keyword: