Judul: Identifikasi jenis kawanan (Schooling) ikan dengan artificial neural network
Abstrak: Artifical Neural Network (jaringan saraf tiruan) dikembangkan cari proses sistem jaringan syaraf biologi di dalam otak. Artificial Neural Network (ANN) yang digunakan terdiri dari tiga lapisan, yaitu lapisan input, satu lapisan hidden dan lapisan output. Data input yang diberikan pada input layer terdiri atas area, perimeter, tinggi, panjang, elongation, ciercularity, rectangular, fractal dimension. Sebagai output jaringan adalah hasil identifikasi kawanan Lemuru. Sistem yang dikembangkan dalam identifikasi jenis kawanan ikan Fada echogram dengan mengggunakan image processing dan Artificial Neural Network adalah berupa aplikasi yang bekerja pada platform Microsoft Windows. Program ini didesain dengan beberapa modul utama antara lain modul untuk meghitung deskriptor dan modul untuk komputasi Artificial Neural Network. Modul-modul ini diintegrasikan kedalam menu-menu yang dikelompokkan berdasarkan fungsinya masing- nasing. Data yang dipakai dalam training/pelatihan jaringan adalah data ceskriptor kawanan ikan yang terdiri dari 40 unit data, data ini terbagi kedalam dua bagian antara lain data yang teridentifikasi sebagai kawanan ikan sebanyak 22 unit dan data yang teridentifikasi kukan kawanan ikan sebanyak 18 unit. Jaringan ANN dilatih dengan konstanta logistik sigmoid serta tiga nilai learning rate yang berbeda. Pemberian nilai 1 Learning rate yang berbeda bertujuan untuk memperoleh nilai sigma error yang terkecil. Jumlah kawanan yang dipakai untuk validasi adalah sebanyak 30 buah set data. Dari jumlah tersebut yang teridentifikasi sebagai kawanan ikan lemuru adalah sebanyak 19 buah set data dan sisanya 11 buah set data adalah bukan kawanan ikan Cemuru. Tingkat akurasi yang diperoleh pada saat training untuk ke-tiga embelajaran tersebut adalah sebesar 100% sedangkan akurasi pendugaan ada saat validasi jaringan diperoleh bahwa ANN dengan konstanta Learning rate yang rendah akan menghasilkan pendugaan yang lebih kurat (± 70%) namun waktu yang diperlukan untuk pelatihan relatif Iama.
Keyword: 

Judul: Modeling of artificial neural networks for identification of lemuru schools using hydroacoustic descriptors
Abstrak: Dalam disertasi ini dilakukan pemodelan Jaringan Saraf Tiruan Perambatan Balik (JSTPB) untuk mengidentifikasi kawanan lemuru (Sardinella lemuru) dengan menggunakan deskriptor hidroakustik. Dalam pemodelan ini identifikasi dengan Metode Statistik Analisis Gerombol (Cluster Analysis) dan Metode Analisis Diskriminan (Descriminant Function Analysis) digunakan sebagai pembanding. Deskriptor hidroakustik yang digunakan terdiri dari 15 jenis deskriptor hidroakustik yang dikelompokkan kedalam kelompok deskriptor morfometrik, batimetrik, dan energetik. Ke-15 jenis deskriptor diekstrak dari 114 kawanan ikan dengan 58 diantaranya adalah kawanan ikan teridentifikasi (data latih) sedangkan 56 lainnya adalah kawanan ikan yang belum teridentifikasi (data uji). Analisis gerombol dilakukan dengan 35 kawanan ikan data latih dan 56 kawanan ikan data uji dengan masing-masing 11 deskriptor, sedangkan analisis diskriminan dilakukan dengan 56 kawanan data uji yang sebelumnya telah diidentifikasi dengan analisis gerombol dan 15 deskriptor hidroakustik. Hasil analisis gerombol menunjukkan bahwa +89% dari 56 kawanan tersebut adalah kawanan lemuru (50 kawanan) dengan 4 spesies kawanan ikan yaitu kawanan lemuru (12 kawanan), protolan (15 kawanan), sempenit (16 kawanan), dan campuran (7 kawanan) sedangkan 11% sisanya (6 kawanan) adalah kawanan nonlemuru. Dengan analisis diskriminan, klasifikasi terhadap 56 kawanan ikan dapat dilakukan dengan ketepatan hingga 98,2%, hanya 1 spesies kawanan sempenit yang teridentifikasi sebagai kawanan campuran sedang ke-55 kawanan ikan lainnya dapat diklasifikasikan dengan benar. Dari hasil analisis ini didapatkan 8 deskriptor utama yaitu deskriptor panjang (L), tinggi (H), luas (A), keliling (P), elongasi (E) dari kelompok deskriptor morfometrik; deskriptor tinggi relatif (Trel) dari kelompok deskriptor batimetrik; dan deskriptor rataan energi hamburan balik (Er) dan densitas (Dv) dari kelompok deskriptor energetik.
Keyword: Jaringan saraf tiruan perambatan balik, Ikan pelagis, Analisis gerombol, Analisis diskriminan

Judul: Enhancement of photon absorbtion on BaxSr1-xTiO3 thin films semiconductor using photonic crystals.
Abstrak: In this research, has been conducted BaxSr1-xTiO3 (BST) thin films manufacturing for mole fraction x = 0.25, 0.35, 0.45, and 0.55; and concentration of 1 molar using chemical solution depositon (CSD) method. The materials, which are used in this research, are barium acetate [Ba(CH3COO)2, 99%], strontium acetate [Sr(CH3COO)2, 99%], titanium isopropoxide [Ti(C12O4H28), 97.999%], gallium trioxide [Ga2O3], 2-methoxyethanol [H3COOCH2CH2OH, 99%] and 1 x 1 cm of transparent conductive oxide (TCO) glass as substrate. Two BST thin films are made that for BST thin films which are doped by 10% galium (BGST) as p-type layer and pure BST solution as n-type. BST solution is made by reacting barium acetate [Ba(CH3COO)2, 99%], strontium acetate [Sr(CH3COO)2, 99%] and titanium isopropoxide [Ti(C12O4H28)] into 2-methoxyethanol solvent [H3COOCH2CH2OH, 99%] in accordance with mass gram for each x value. While, BGST solution is made in the same way as BST solution, plus adding gallium at 10% of the mass of BST. Once all materials are reacted, then vibrated using ultrasonic for 90 minutes, and followed by coating BGST / BST on the TCO substrate. Once the layer is formed, then annealed for 15 hours at temperature of 500 °C with increasing rate of 1.67 oC/minute. Characterizations of BST thin films with or without photonic crystals include the absorbance and transmittance in the visible light spectrum, as well as the electrical photoconductivity characterizations. From BST thin films without photonic crystals indicate that our thin films have light absorption area on almost the entire range of the visible light spectrum even to the infrared range with absorption value over than 67.6%, in addition, it can be seen that the maximum absorbance of BST thin films for all mole fractions lie in blue to green light spectrum region, 457 nm ≤ λ ≤ 570 nm and the minimum in yellow to red light spectrum region, 570 nm ≤ λ ≤ 678 nm. The largest absorbance is found at x = 0.25 with average absorbance value of 92.04% and maximum and minimum absorbance peaks at wavelength of 500.89 and 657.72 nm, respectively. At x = 0.35, average absorbance value decreased to 83.55% with maximum and minimum peaks at 505.73 and 613.68 nm, respectively. Then increased to 91.16% at x = 0.45 with maximum and minimum peaks at 506.04 and 618.56 nm, respectively. At x = 0.55, average absorbance value decreased to 80.12% with maximum and minimum peaks at 507.85 and 608.79 nm, respectively. Moreover, it can be seen that the addition of barium mole fraction leads to wider maximum absorbance or minimum transmittance peaks and narrower minimum absorbance or maximum transmittance peaks in the same range of the green and blue & red light spectrums, respectively. BST thin films with photonic crystals show increasing in absorption for all x values in the range of 3.04 into 13.33%. At x = 0.25, average absorbance percentage increased 3.96% from 92.4 into 95.68%, for x = 0.35 average percentage increased 7.07% into 89.45 from 83.55%. Furthermore, average absorbance of BST thin films at x = 0.45 increased 3.04% from 91.16 into 93.93% and x = 0.55 has
Keyword: