Judul: Optimasi Pemberian Volume Larutan Nutrisi Tanaman Melon pada Fase Vegetatif Menggunakan Algoritma Genetika
Abstrak: Budidaya tanaman melon membutuhkan pemeliharaan secara cermat dan intensif karena tanaman melon sangat peka terhadap perubahan lingkungan dan mudah terserang penyakit. Budidaya tanaman melon di dalam rumah tanaman menjadi salah satu solusi yang baik untuk mengurangi risiko tersebut. Penggunaan sistem irigasi tetes diperlukan untuk memasok larutan nutrisi guna memenuhi kebutuhan tanaman melon terhadap air dan unsur hara. Larutan nutrisi untuk tanaman melon perlu diberikan pada tingkat optimum guna menghindari kekurangan maupun kelebihan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi volume pemberian larutan nutrisi untuk tanaman melon dengan fungsi tujuan meminimalkan volume limpasan. Optimasi dilakukan menggunakan algoritma genetika. Hasil optimasi menggunakan algoritma genetika menunjukkan bahwa volume larutan nutrisi yang optimum untuk tanaman melon adalah sebesar 110 mL/hari untuk HST 10, 176 mL/hari untuk HST 14, 280 mL/hari untuk HST 18, 412 mL/hari untuk HST 22, 264 mL/hari untuk HST 26, dan 673 mL/hari untuk HST 30. Perbandingan hasil optimasi dengan kebutuhan air tanaman yang dihitung menggunakan rumus empiris memberikan nilai R2 sebesar 0.9905.
Keyword: drip irrigation, genetic algorithm, melon plant, nutrition solution volume, optimization

Judul: Artificial Neural Network Modeling for Nutrient Solution Outflow Volume from Drip Irrigation Hydroponic System of Melon Plants in Vegetative Phase
Abstrak: Hubungan antara parameter lingkungan pertumbuhan tanaman melon pada sistem hidroponik irigasi tetes di dalam greenhouse dan kondisi tanaman melon terhadap outflow volume larutan nutrisi perlu diketahui sebagai dasar optimasi pemberian larutan nutrisi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Artificial Neural Network (ANN) parameter lingkungan pertumbuhan tanaman melon dan kondisi tanaman terhadap outflow volume larutan nutrisi menggunakan algoritma backpropagation. Model ANN yang dikembangkan menggunakan 596 data set yang dikumpulkan selama proses budidaya tanaman melon fase vegetatif pada sistem hidroponik irigasi tetes di dalam greenhouse. Pengembangan model ANN dilakukan dengan menentukan parameter model ANN terbaik yaitu meliputi learning rate initial, momentum, hiden layer size, dan maximum iteration. Parameter input meliputi intensitas radiometrik cahaya matahari, suhu udara, kelembapan relatif udara, umur tanaman, luas daun, tinggi tanaman, dan inflow volume larutan nutrisi, sedangkan parameter outputnya adalah outflow volume larutan nutrisi. Model ANN yang dikembangkan ternyata dapat memprediksi nilai outflow volume larutan nutrisi dengan kinerja yang sangat baik yaitu dengan nilai 0,96570 untuk R2, 45,28986 untuk RMSE, dan 6,94 % untuk MAPE., The relationship between environmental parameters of melon plant growth in a hydroponic drip irrigation system in a greenhouse and melon plant conditions on the outflow volume of nutrient solution needs to be known as the basis for optimization of nutrient solution supply. This study aims to develop an Artificial Neural Network (ANN) model for melon plant growth environmental parameters and plant conditions on the outflow of nutrient solution volume using the backpropagation algorithm. The ANN model was developed using 596 data sets collected during the vegetative phase of melon cultivation in a drip irrigation hydroponic system in a greenhouse. The development of the ANN model is done by determining the best ANN model parameters, which include initial learning rate, momentum, hidden layer size, and maximum iteration. The input parameters include the radiometric intensity of sunlight, air temperature, relative humidity, plant age, leaf area, plant height, and inflow volume of nutrient solution, while the output parameter is outflow volume of nutrient solution. The ANN model developed was able to predict the value of the nutrient solution volume outflow with very good performance, namely with a value of 0.96570 for R2, 45.28986 for RMSE, and 6.94 % for MAPE.
Keyword: artificial neural network, drip irrigation, hydroponic, melon plants, outflow volume of nutrient solution

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: