Judul: Pengembangan Algoritma Pengendalian Manipulator Robot Bioproduksi dengan Artificial Neural Network
Abstrak: Manipulator merupakan peralatan yang memiliki fungsi sama dengan lengan manusia dan dapat melakukan penanganan objek pada ruang tiga dimensi. Pada penelitian ini jalur komunikasi manipulator Movemaster RV-M1 diubah dari paralel menjadi serial agar dapat dikendalikan dengan port USB. Algoritma pengendalian yang ada dikembangkan menggunakan Artificial Neural Network (ANN) untuk meningkatkan ketelitian ujung posisi pada manipulator. ANN merupakan salah satu sistem pengolah informasi yang memiliki karakteristik yang sama dengan jaringan syaraf mahluk hidup dan bersifat adaptif dalam mempelajari pola hubungan antara input dan output. Desain ANN dibuat dengan 3 variabel input, 3 hidden layer dengan 12 node pada tiap layer-nya dan 4 variabel output. Training ANN menggunakan data simulasi berupa hasil perhitungan kordinat (x, y, z) berdasarkan kombinasi sudut joint 1 sampai 4 (θ1, θ2, θ3, θ4) menggunakan persamaan forward kinematic dengan penambahan nilai sudut sebesar 20°. Uji kinerja algoritma ANN menggunakan 30 koordinat dengan tiga kali pengulangan menghasilkan rata-rata akurasi posisi sebesar 93.53%, 87.75%, 92.28% dan RMSE sebesar 15.57 mm, 23.92 mm dan 22.61 mm untuk koordinat x, y dan z secara berurutan. Penambahan beban dan kecepatan gerak pada manipulator tidak memiliki pengaruh yang besar terhadap rata-rata akurasi dan error posisi yang dihasilkan.
Keyword: algoritma pengendalian, ANN, manipulator, movemaster RV-M1

Judul: Peningkatan Kinerja Sistem Kendali Otomatis Robot Beroda berbasis Neural Network.
Abstrak: Salah satu permasalahan dalam pengembangan sistem kendali otomatis berbasis neural network adalah akurasi data. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi data robot beroda yang digunakan untuk melatih sistem kendali dalam skema direct inverse control berbasis backpropagation neural network. Peningkatan akurasi dilakukan dengan cara memperhitungkan sampling time untuk mengakomodir delay time pada sinyal GPS, mengubah skema gerak robot dari kecepatan konstan menjadi kecepatan dapat diatur, dan menambahkan kemampuan bergerak mundur pada robot. Setelah data yang akurat diperoleh, kendali neural network dilatih dengan algoritme backpropagation. Untuk mendapatkan konfigurasi neural network yang terbaik, pelatihan dilakukan dengan beberapa variasi jumlah neuron yaitu: 13 dan 16 input neuron; 10, 20, dan 26 hidden neuron; dan 2 output neuron. Hasil simulasi menunjukkan bahwa akurasi kendali yang terbaik diperoleh dengan 13 input neuron, 10 hidden neuron, dan 2 output neuron dengan nilai normalized Mean Square Error (MSE) pelatihan sebesar 1.22 × 10−2. Hasil pelatihan terbaik ini kemudian diuji dengan menggunakan data uji. Hasil perhitungan neural network diimplementasikan ke robot, kemudian trajectory yang dihasilkan oleh robot dibandingkan dengan trajectory data uji. Pengujian menghasilkan nilai normalized MSE yang cukup baik yaitu sebesar 1.26 × 10−2.
Keyword: autonomous, backpropagation, neural network, control system, wheeled robot

Judul: Pembuatan Film Tipis Cu2ZnSnS4 sebagai Lapisan Penyerap Cahaya pada Sel Surya Menggunakan Metode Elektrodeposisi
Abstrak: Thin film of Cu2ZnSnS4 (CZTS) is an alternative semiconductor used as light absorber layer on solar cell. CZTS can replace silicon that commonly used as commercial semiconductor. The advantage of using CZTS as absorber layer is due to the abundance of its chemical composer on earth, and its high value of absorption coefficient. The absorber layer was made by using electrodeposition method on ITO glass substrates. The films were deposited at room temperature using potentiostatic mode with a potential of –1.05 V for 30, 45, and 60 minutes. After that, the films were annealed at two different temperatures, 180 ºC and 500 °C, for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. Based on X-ray diffraction analysis, the polycrystalline thin film obtained fall into kesterite crystal phase. This type of crystal was obtained when the CZTS was annealed at 500 °C in H2S/N2 atmosphere. The value of optical band gap energy for the CZTS thin film was 2.2 eV with the film thickness about 1.228–6.366 μm. The sample of CZTS with electrodeposition time of 45 minutes and annealing temperature of 500 °C showed the best result and in conformity with absorber layers criteria for solar cells.
Keyword: semiconductor, ITO glass, CZTS thin film, electrodeposition