Judul: Optimasi Fuzzy Inference System dengan Menggunakan Genetic Algorithm untuk Prediksi Jumlah Publikasi Buku (Studi Kasus di LIPI Press)
Abstrak: The research covers the problems in the planning of the LIPI Press publishes scholarly works LIPI, one of them is to predict the number of publications for the following year. The purpose of this study is to optimize the parameters of fuzzy inference system using a genetic algorithm, to predict the number of publications issued LIPI Press for the following year wether it is optimal with the predictors used is the number of units of work, the amount of effort and a long process. The data used is the production data from LIPI Press in five years. The method used is genetic algorithm method. K fold validation is used to split the data training and data testing. The results of this study is the achievement of the publication of an optimal prediction using genetic algorithm parameters which were composed of both population size (30), the probability of crossover (0.75), the probability of mutation (0.01) and the number of generations (150). By the achievement of optimal prediction results are then published a book planning would be better.
Keyword: 

Judul: Optimasi Fungsi Keanggotaan FIS Menggunakan Algoritme Genetika pada Prediksi BEP SPBG (Studi Kasus : Ditjen Migas).
Abstrak: Dalam rangka upaya Pemerintah dalam melakukan diversifikasi energi melalui konversi bahan bakar minyak ke gas alam. Pemerintah telah membangun SPBG (Stasiun Pengisian Bahan Bakar Gas) di beberapa kota besar di Indonesia. Namun demikian, SPBG yang telah dibangun sebagian besar tidak beroperasi dengan nilai ekonomi yang maksimal karena sebagian besar SPBG mengalami keuntungan bulanan yang rendah sehingga menyebabkan waktu yang dibutuhkan untuk mencapai BEP (Break Even Point) lebih panjang dari yang diharapkan. Dari permasalahan tersebut, penulis melakukan penelitian untuk memprediksi BEP dari penjualan CNG (Compressed Natural Gas) pada 8 buah SPBG dengan menggunakan FIS (fuzzy inference system). Namun dari beberapa hasil penelitian yang telah dilakukan bahwa untuk mendapatkan nilai parameter yang optimal dari FIS tidak mudah. Nilai parameter yang didapat hanya melalui trial dan error serta nilai perkiraan dari data realisasi yang sudah ada. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penulis melakukan penerapan algoritme genetika untuk mengoptimasikan parameter keekonomian pada fungsi keanggotaan FIS dalam memprediksi BEP terhadap penjualan CNG SPBG. Dari hasil percobaan prediksi yang dilakukan pada SPBG Pemuda, BEP didapat pada populasi 200, probabilitas crossover 0,95, probabilitas mutasi 0,05, jumlah generasi 88 dan rasio kesalahan BEP volume CNG terhadap hasil perhitungan persamaan BEP sebesar 7,99%. Pada SPBG Gandaria, BEP didapat pada populasi 200, probabilitas crossover 0,75, probabilitas mutasi 0,05, jumlah generasi 81 dan rasio kesalahan BEP volume CNG terhadap hasil perhitungan persamaan BEP sebesar 5,39%. Pada SPBG Davalti, BEP didapat pada populasi 200, probabilitas crossover 0,85, probabilitas mutasi 0,05, jumlah generasi 87 dan rasio kesalahan BEP volume CNG terhadap hasil perhitungan persamaan BEP sebesar 7,81%. Pada SPBG Daan Mogot, BEP didapat pada populasi 200, probabilitas crossover 0,95, probabilitas mutasi 0,05, jumlah generasi 89 dan rasio kesalahan BEP volume CNG terhadap hasil perhitungan persamaan BEP sebesar 11,52%. Pada SPBG Mampang, BEP didapat pada populasi 200, probabilitas crossover 0,95, probabilitas mutasi 0,05, jumlah generasi 89 dan rasio kesalahan BEP volume CNG terhadap hasil perhitungan persamaan BEP sebesar 15,36%. Pada SPBG Palembang, BEP didapat pada populasi 200, probabilitas crossover 0,95, probabilitas mutasi 0,05, jumlah generasi 97 rasio kesalahan BEP volume CNG terhadap hasil perhitungan persamaan BEP sebesar 16,82%. Pada SPBG Ngagel, BEP didapat pada populasi 200, probabilitas crossover 0,95, probabilitas mutasi 0,05, jumlah generasi 900 dan rasio kesalahan BEP volume CNG terhadap hasil perhitungan persamaan BEP sebesar 5,98%. Pada SPBG Merdeka, BEP didapat pada populasi 200, probabilitas crossover 0,95, probabilitas mutasi 0,05, jumlah generasi 583 dan rasio kesalahan BEP volume CNG terhadap hasil perhitungan persamaan BEP sebesar 7,56%.
Keyword: algoritme genetika, fuzzy inference system, optimasi, SPBG

Judul: Karakteristik Carboxymethyl Chitosan Dengan Variasi Konsentrasi NaOH
Abstrak: Carboxymethyl chitosan is chitosan derivative product obtained from chemical modification. CMCh were made by alkalization process and carboxymethylation process. Factors that affect CMCh characteristics were excess sodium hydroxide in alkalization process, ratio between chitosan and monochloroacetic acid, and carboxymethylation temperature. The objectives of this research were to study the NaOH effect to CMCh characteristics, to learn process of making CMCh, to set the proper concentration of NaOH, and to analyze CMCh characteristics. CMCh yields were 110.72%-114.22%. CMCh pH value were 3.74-4.31. The optimum NaOH concentration to obtain the best CHCh was 10 M. Percentage of CMCh moisture content was 10.70%-11.42%. Ash content and nitrogen content of CMCh were 0.49%-0.50% and 4.52%-4.81%. CMCh viscousity was 8.25 cps. Percentage of CMCh solubility was 61.61%-91.50%. The different functional groups from chitosan which observed in CMCh were C=O group, CH group from alkene functional group, C−O group, and C−O−C group.
Keyword: solubility., functional group, CMCh characteristics, chitosan, carboxymethyl chitosan