Judul: Pengembangan jaringan syaraf tiruan pada pemodelan prakiraan beban listrik jangka pendek
Abstrak: Prakiraan beban listrik merupakan bagian yang penting dalam perencanaan dan pengoperasian tenaga listrik. PLN sebagai salah satu penyedia tenaga listrik di Indonesia saat ini untuk memprakirakan beban listrik masih menggunakan metode konvensional. Pada penelitian ini mencoba mengembangan jaringan saraf tiruan yang merupakan bagian dari kecerdasan buatan untuk prakiraan beban listrik jangka pendek. Model yang dibangun dapat memprakiraan beban listrik untuk jangka waktu satu minggu kedepan dengan beban tiap-tiap jamnya. Jaringan syaraf tiruan yang dibangun menggunakan 61 input, 150 hidden layer dan 24 output. Dari hasil uji coba pada satu hari yaitu hari senin 24 Oktober 2005 didapatkan metode jaringan syaraf tiruan yang dirancang pada penelitian ini memiliki error yang lebih kecil dari prakiraan operator UPB. Rata-rata error UPB sebesar 4,12% sedangkan rata-rata error yang dihasilkan oleh jaringan syaraf tiruan sebesar 3,39%.
Keyword: Jaringan syaraf tiruan;

Judul: Prakiraan Beban Listrik Kota Pontianak Dengan Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network)
Abstrak: Tenaga listrik harus disediakan pada jumlah atau besaran yang sesuai dengan kebutuhan dan pada waktu yang tepat. Penyedian tenaga listrik yang melebihi kebutuhan beban berakibat pada terjadinya kerugian daya listrik. Sebaliknya, jika terjadi kekekurangan pasokan (penyedian) listrik, akan berakibat pada terjadinya pemadaman. Untuk menyediakan tenaga listrik yang sesuai dengan kebutuhan tersebut, harus ada rencana penyediaan listrik yang dilakukan dengan cara membuat prediksi atau prakiraan beban listrik. Oleh karena itu persoalan prakiraan beban listrik menjadi sangat penting didalam penyediaan tenaga listrik yang efisien. Untuk memprediksi kebutuhan beban listrik, PLN selama ini menggunakan metode koefisien beban. Perhitungan dengan metode ini didasarkan pada pengalaman-empiris perencana penyedia listrik yang relatif sulit dilakukan terutama dalam hal koreksi-koreksi yang perlu dilakukan terhadap perubahan beban. Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang lebih baik dari metode koefisien beban. Pada penelitian ini, penulis mencoba untuk membangun suatu model prediksi beban listrik jangka pendek menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) dengan algoritma pembelajaran backpropagation dan fungsi aktivasi sigmoid. Lingkup pengambilan data penelitian dibatasi beban listrik pada wilayah kerja Kota Pontianak Propinsi Kalimantan Barat. Hasil penelitian ini memperlihatkan bahwa prediksi JST lebih baik dari pada prediksi yang dihitung dengan menggunakan metode sebelumnya. Prediksi beban listrik tanggal 17 Mei sampai dengan 23 Mei 2007 memperlihatkan bahwa rata-rata error JST adalah 5.81% sedangkan rata-rata error metode koefisien beban adalah 8.24%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa prediksi beban listrik menggunakan JST lebih akurat sebesar 2.43% dibandingkan dengan metode koefisien beban.
Keyword: 

Judul: Karakteristik Carboxymethyl Chitosan Dengan Variasi Konsentrasi NaOH
Abstrak: Carboxymethyl chitosan is chitosan derivative product obtained from chemical modification. CMCh were made by alkalization process and carboxymethylation process. Factors that affect CMCh characteristics were excess sodium hydroxide in alkalization process, ratio between chitosan and monochloroacetic acid, and carboxymethylation temperature. The objectives of this research were to study the NaOH effect to CMCh characteristics, to learn process of making CMCh, to set the proper concentration of NaOH, and to analyze CMCh characteristics. CMCh yields were 110.72%-114.22%. CMCh pH value were 3.74-4.31. The optimum NaOH concentration to obtain the best CHCh was 10 M. Percentage of CMCh moisture content was 10.70%-11.42%. Ash content and nitrogen content of CMCh were 0.49%-0.50% and 4.52%-4.81%. CMCh viscousity was 8.25 cps. Percentage of CMCh solubility was 61.61%-91.50%. The different functional groups from chitosan which observed in CMCh were C=O group, CH group from alkene functional group, C−O group, and C−O−C group.
Keyword: solubility., functional group, CMCh characteristics, chitosan, carboxymethyl chitosan