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: Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Pengaturan Larutan Nutrisi Hidroponik Nutrient Film Technique
Abstrak: Perserikatan Bangsa-Bangsa memprediksikan populasi seluruh dunia pada tahun 2050 sebesar 9.7 miliar orang. Lebih dari setengah populasi manusia hidup di daerah perkotaan pada tahun 2016 dan akan terus bertambah. Semakin bertambahnya populasi manusia di perkotaan dapat mempengaruhi kehidupan, salah satunya pertanian. Model pertanian yang dapat diimplementasikan di daerah perkotaan adalah hidroponik. Kualitas dan kuantitas pada hidroponik dapat ditingkatkan apabila larutan nutrisi yaitu EC (Electrical Conductivity) dan derajat keasaman (pH) diatur sesuai dengan kebutuhan tanaman. Pengontrolan larutan nutrisi hidroponik dapat dilakukan dengan menggunakan aturan yang diterapkan pada sensor, tetapi membutuhkan daya besar, karena melakukan pendeteksian EC dan pH level secara terus menerus. Algoritme Jaringan Saraf Tiruan (JST) backpropagation dalam pendeteksian EC dan pH level dilakukan hanya sekali dalam periode pengecekan, sehingga mampu menghemat penggunaan daya. Model terbaik yang didapatkan dari JST backpropagation adalah dengan parameter, 1 hidden layer, 8 neuron hidden layers, learning rate 0.8, menghasilkan Mean Square Error (MSE) sebesar 47.418 x 10-3. Root Mean Square Error (RMSE) yang didapatkan, 9.43 untuk Pompa A, 5.38 untuk Pompa B, 1.4 untuk Pompa C, 1.41 untuk Pompa D. Tingkat akurasi yang didapatkan 90.05% untuk Pompa A, 90.78% untuk Pompa B dan 91.35% untuk Pompa C dan 91.25% untuk Pompa D. Dari hasil penelitian penggunaan daya untuk JST lebih sedikit dibandingkan dengan pengaturan larutan nutrisi berdasarkan aturan dari sensor dengan total rata-rata penggunaan daya untuk JST backpropagation 68.43% lebih kecil.
Keyword: Backpropagation, Hidroponik, Jaringan Saraf Tiruan, Nutrient Film Technique, Pertanian

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: