Judul: Penggunaan Metode Automatic Clustering Dan Fuzzy Logical Relationships Untuk Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Ipb
Abstrak: Pada tahun-tahun sebelumnya telah diterapkan metode fuzzy time series untuk prediksi jumlah mahasiswa baru IPB. Ketika digunakan metode fuzzy time series untuk prediksi, penentuan panjang interval sangat berpengaruh dalam pembentukan fuzzy relationships yang akan menentukan hasil perhitungan prediksi. Penelitian fuzzy time series sebelumnya menggunakan interval statis, yaitu panjang setiap interval dibuat sama. Pada penelitian sekarang ini diterapkan metode baru untuk prediksi menggunakan fuzzy time series dengan interval tak statis, yaitu dengan automatic clustering dan fuzzy logical relationships. Tujuan dari penelitian ini ialah memperkirakan jumlah mahasiswa baru IPB menggunakan metode automatic clustering dan fuzzy logical relationships serta membandingkan keakuratan hasil prediksi antara metode automatic clustering dan fuzzy logical relationships dengan metode fuzzy time series pada penelitian sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan prediksi jumlah mahasiswa baru IPB menggunakan metode automatic clustering dan fuzzy logical relationships memiliki tingkat akurasi lebih tinggi daripada metode fuzzy time series sebelumnya.
Keyword: automatic clustering, fuzzy logical relationships, fuzzy time series, himpunan fuzzy, prediksi

Judul: Pembuatan Toolbox Scilab untuk Model Prediksi Berbasis Automatic Clustering dan Fuzzy Logical Relationships
Abstrak: Prediksi jumlah mahasiswa baru IPB menggunakan automatic clustering dan fuzzy logical relationships telah dilakukan oleh Abdulloh (2015). Namun perhitungannya masih dikerjakan secara manual sehingga menyulitkan penentuan berbagai nilai parameter dalam model yang dihasilkan. Penelitian ini menghasilkan sebuah perangkat lunak untuk melakukan perhitungan prediksi secara automatis. Model perhitungan yang dikembangkan berbentuk toolbox Scilab. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil prediksi dipengaruhi oleh nilai parameter. Penggunaan nilai parameter yang tepat menghasilkan kualitas prediksi yang lebih baik.
Keyword: automatic clustering, fuzzy logical relationship, prediction, toolbox

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: