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: 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: Katalis Zink Ferit Tersubstitusi Cu untuk Oksidasi Benzil Alkohol
Abstrak: Katalis berperan dalam menurunkan energi aktivasi. Katalis ZnFe2O4 dan ZnFe2O4 tersubstitusi Cu disintesis menggunakan metode kopresipitasi untuk digunakan dalam oksidasi benzil alkohol. Katalis dicirikan dengan spektrofotometer inframerah (FTIR) dan difraktometer sinar-X. Spektrum FTIR menunjukkan puncak serapan dari ikatan Zn-O dan Fe-O masing-masing pada rentang 559‒575 cm-1 dan 419‒447 cm-1. Difraktogram menunjukkan terbentuknya fase tunggal Zn0.6Cu0.4Fe2O4 pada katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20%. Benzil alkohol dioksidasi dengan sistem refluks. Konversi benzil alkohol meningkat dengan meningkatnya suhu. Kadar benzaldehida yang dihasilkan dengan katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20% lebih tinggi dibandingkan dengan katalis ZnFe2O4 yang tidak tersubstitusi dan yang tersubstitusi Cu 60 dan 80%. Hal tersebut menunjukkan bahwa katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20% memiliki kinerja yang lebih baik dalam oksidasi benzil alkohol menjadi benzaldehida dengan kadar benzaldehida 8.763%.
Keyword: Benzil alkohol, katalis, oksidasi, ZnFe2O4