Judul: Implementation of Neural Network with Back Propagation Algorithm to Predict Water Level in a Watershed.
Abstrak: Prediksi ketinggian air selama ini dilakukan dengan menggunakan metode konvensional dengan menggunakan metode-metode statistika. Akan tetapi, akan muncul suatu masalah apabila pengamatan dilakukan pada sistem dinamis, seperti halnya pada sistem prediksi ketinggian air. Dengan menggunakan teknologi di bidang kecerdasan buatan, yaitu teknologi jaringan syaraf tiruan, maka identifikasi pola data dari sistem prediksi ketinggian air dapat dilakukan melalui metode pendekatan pembelajaran atau pelatihan. Berdasarkan kemampuan belajar yang dimilikinya, jaringan syaraf tiruan dapat dilatih untuk mempelajari dan menganalisa pola data masa lalu dan berusaha mencari suatu fungsi yang akan menghubungkan pola data masa lalu dengan keluaran yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan propagasi balik dalam memprediksi besarnya ketinggian air di suatu daerah aliran sungai dan untuk mengetahui besarnya tingkat keakuratan prediksi yang dihasilkan. Perancangan model prediksi ketinggian air menggunakan jaringan syaraf tiruan dalam karya ilmiah ini dilakukan dengan software MATLAB R2010b. Pada karya ilmiah ini dilakukan optimisasi pada parameter-parameter jaringan syaraf tiruan seperti pembagian data antara data pelatihan dan pengujian, laju pembelajaran, momentum, banyaknya neuron tersembunyi, toleransi galat dan juga maksimum iterasi. Hal ini dilakukan agar mendapatkan sistem jaringan syaraf tiruan yang optimal dan memiliki tingkat keakuratan prediksi yang baik. Dari hasil percobaan yang dilakukan dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa jaringan syaraf tiruan dengan algoritma pembelajaran propagasi balik dan arsitektur jaringan dengan 1 lapisan masukan dengan 2 neuron, 1 lapisan tersembunyi, dan 1 lapisan keluaran dengan 1 neuron, dengan parameter-parameter yang sesuai berhasil diimplementasikan untuk memprediksi besarnya ketinggian air di daerah aliran sungai Ciliwung - Bogor. Hasil model memiliki tingkat keakuratan yang baik dalam prediksi.
Keyword: 

Judul: Pengembangan Model Prediksi Banjir Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Pada Sungai Ciliwung
Abstrak: Banjir yang terjadi di Jakarta sangatlah tinggi ketidakpastiannya sama dengan tingginya ketidakpastian perubahan cuaca di wilayah tersebut. Banjir tidak dapat diprediksi dengan mudah dan telah menyebabkan banyak korban baik jiwa, harta benda dan berhentinya kegiatan perekonomian pada wilayah terdampak banjir. Oleh karena itu prediksi terhadap terjadinya banjir sangatlah diperlukan. Penelitian ini mencoba menggunakan ANFIS, ANN dan FIS untuk memprediksi tinggi muka air Sungai Ciliwung pada waktu singkat. Tinggi muka air pada sungai Ciliwung dapat digunakan sebagai indikator akan kejadian banjir di Jakarta jadi semakin cepat informasi tinggi muka air ini diterima oleh stakeholder maka akan semakin cepat tindakan penyelamatan dapat dilakukan. Penelitian ini menggunakan data tinggi muka air dari tiga pintu air di sepanjang sungai Ciliwung dari Januari 2014 sampai dengan Desember 2015. Data yang ada dibagi menjadi dua yaitu data latihan dan data tes. Data latihan yang dipakai pada penelitian adalah data tinggi muka air mulai bulan Januari 2014 sampai dengan bulan Desember 2014 sedangkan data untuk tes yang dipakai adalah mulai bulan Januari 2015 sampai dengan Desember 2015. ANFIS dan ANN dipakai untuk membandingkan model mana yang memiliki performa paling baik untuk memprediksi tinggi muka air di pintu air Depok. Keluaran dari model yang paling baik akan dipakai sebagai masukan bagi model FIS untuk memprediksi tinggi muka air di pintu air Manggarai. RMSE dari hasil tes pada model ANN terbilang cukup tinggi. Rata-rata RMSE pada model ANN dengan 6, 24 dan 48 fitur adalah 52.5764, 35.6601 dan 70.7277 secara berurutan. Dapat disimpulkan bahwa model ANN tidak bisa diandalkan untuk memprediksi tinggi muka air di Depok. Model ANFIS memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan model ANN dalam hal ini ANFIS dengan 3 fitur dipilih karena memiliki performa paling baik diantara seluruh model yang diujicobakan. Rata-rata RMSE untuk ANFIS dengan 3 fitur adalah 18.2222. Oleh karena itu hasil prediksi dari model ini akan digunakan sebagai masukan untuk model FIS. Hasil %RMSE dari model FIS cukup rendah yaitu rata-rata 3.43 yang artinya model FIS dapat memprediksi tinggi muka air di pintu air Manggarai dengan akurasi yang baik. Penggunaan metode pembelajaran seperti ANFIS dan ANN disarankan untuk penelitian selanjutnya pada prediksi tinggi muka air Manggarai. Penelitian selanjutnya juga masih diperlukan untuk lebih meningkatkan performa model. Secara keseluruhan penelitian ini menunjukan bahwa model data driven dapat diimplementasikan pada sistem peringatan dini banjir Jakarta.
Keyword: ANN, ANFIS, FIS, banjir, prediksi, tinggi muka air

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: