Judul: Prediksi nilai nutrisi pada pakan ternak ruminansia menggunakan resilient backpropagation neural network
Abstrak: Hasil produksi hewan ternak ruminansia sangat dibutuhkan manusia dalam memenuhi kebutuhan protein hewani. Kualitas produksi dari hewan ternak bergantung pada jumlah dan kandungan nutrisi dari pakan yang diberikan. Oleh karena itu, strategi penyusunan pakan yang tepat diperlukan agar ternak mendapatkan pakan yang sesuai dengan kebutuhan gizi ternak tersebut. Penelitian ini bertujuan membangun beberapa model untuk memprediksi nilai nutrisi pakan ternak berdasarkan kandungan kimianya menggunakan resilient backpropagation neural network. Data penelitian merupakan data pakan ternak ruminansia milik Perancis yang bersumber dari National Institute for Agricultural Research (INRA). Kandungan nutrisi yang diprediksi sebanyak 8 yaitu UFL, UFV, PDIA, ME, Ed, OMd, Nd, dan TId. Model terbaik diperoleh ketika PDIA dihilangkan, dan menghasilkan model dengan jumlah output sebanyak 7. Model tersebut memiliki nilai MAPE terkecil 8.02% dan RMSE sebesar 4.37.
Keyword: Feed, Nutrition, Resilient backpropagation neural network, Ruminants, Model MATLAB, Penemtuan parameter optimal, Artificial neural network

Judul: Estimasi Nilai Nutrisi Komposisi Kimia Pakan Ternak Ruminansia Menggunakan Metode Bayesian Regularization Neural Network
Abstrak: Perbedaan komponen kimia pakan ternak dapat mempengaruhi nilai nutrisi untuk hewan ternak. Peternak sulit menentukan formulasi pakan yang sesuai dengan kebutuhan hewan ternak untuk mendapatkan nutrisi yang tepat. Estimasi nutrisi pakan ruminansia pada penelitian ini dilakukan berdasarkan komposisi kimia pakan menggunakan metode Bayesian regularization neural network (BRNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dari hasil penelitian Rowett Research Institutte (INRA Perancis) pada kategori main constituents dan bagian yang diestimasi adalah ruminant nutritive value . Penelitian ini membuat model BRNN untuk memprediksi nutrisi pakan ternak ruminansia. Proses estimasi dilakukan menggunakan arsitektur BRNN dengan beberapa jumlah neuron hidden layer yang berbeda dan kombinasi jumlah neuron output. Model BRNN dengan 8 neuron ouput merupakan model BRNN terbaik yang memiliki nilai mean absolute percentage error (MAPE) sebesar 11.82.
Keyword: Bayesian regularization neural network, nilai nutrisi, pakan, ruminansia

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: