Judul: Kendali Robot Beroda Otonom dengan Inverse Kinematics.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu robot otonom yang dikendalikan dengan pendekatan matematika yaitu inverse kinematics. Robot yang digunakan pada penelitian ini adalah robot beroda nonholonomic differential drive. Metode penelitian yang digunakan terdiri dari empat tahapan. Pertama, penentuan parameter robot beroda. Kemudian, pengembangan kontrol inverse kinematics untuk robot beroda. Setelah model kontrol diperoleh, data lintasan (trajectory) yang dibuat digunakan untuk menguji kontrol inverse kinematics. Hasil kinerja kontrol kemudian dianalisis dalam hal akurasi posisi robot. Pengujian dilakukan menggunakan trajectory garis lurus yang kemudian direkam data pergerakannya dengan pengukuran berdasarkan observasi di lapangan, global positioning system (GPS) yang terpasang pada robot, dan GPS smartphone. Hasil pengujian menunjukkan bahwa robot beroda yang digunakan dapat dikendalikan relatif baik dengan inverse kinematics dengan rata-rata nilai error yaitu 0.9 meter untuk pengukuran berdasarkan observasi di lapangan.
Keyword: inverse kinematics, kendali robot, otonom, robot beroda

Judul: Pengembangan Sistem Kendali Berbasis Kecerdasan Komputasional dengan Metode Backpropagation Neural network untuk Robot Beroda
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem kendali yang optimal berdasarkan error minimum bagi robot beroda tiga dengan dua motor pengendali. Sistem yang dikaji pada penelitian ini adalah sistem direct inverse control dengan neural network yang dilatih menggunakan algoritme backpropagation. Metode ini dipilih karena masih baru, banyak diteliti, dan membutuhkan pembuktian kinerja. Penelitian ini menganalisis penggunaan 2 jenis algoritme yaitu Levenberg Marquardt Backpropagation dan Bayesian Regularization Backpropagation dengan 12 konfigurasi jaringan dari kombinasi dua variasi jenis input, dua variasi jumlah delay, dan tiga variasi jumlah hidden neuron. Hasil simulasi menunjukkan bahwa arsitektur jaringan sistem kendali yang terbaik adalah 13-20-2 dengan MSE pelatihan 0,0807 pada epoch ke-3 dan MSE pengujian sebesar 0,0857 menggunakan input delta. Pengujian nyata model kendali neural network pada robot beroda menghasilkan MSE kendali sebesar 0,5018. Hasil ini menjadi bukti awal bahwa sistem kendali berbasis neural network dapat digunakan untuk robot beroda.
Keyword: Backpropagation neural network, direct inverse controller, robot beroda

Judul: Kualitas Kayu Ampupu (Eucalyptus urophylla S. T.Blake) Berbagai Umur Tanam Sebagai Bahan Baku Pulp dan Kertas
Abstrak: Ampupu wood a fast growing species, has been a major raw material for pulp and paper production. Ampupu wood (Eucalyptus urophylla S. T. Blake) of 4, 5, 6, and 7 years old were determine the fiber dimension and chemical content of the wood. Pulp was then produced by Kraft pulping process. The operating conditions were active alkali of 17%, sulphidity of 30%, liquor/wood ratio of 4/1, maximum temperature of 1650C, and 3.5 hours total cooking time. The resulting pulp was then bleached by an ECF bleaching method following DEDD sequences. The result was determine fiber dimension and its derivative values, E. urophylla were classified into quality class of II for the raw material of pulp and paper. The age of wood influence chemical content but did not influence pulping yield and kappa number. It was found that the highest mechanical properties of pulp resulted from 6 years old E. urophylla. E. urophylla of 7 year old have stain on the sheets of pulp so it's poorly to used as raw material for pulp and paper
Keyword: