Judul: Penjadwalan pasokan larutan nutrisi pada sistem hidroponik substrat tanaman mentimun(Cucumis sativus L.) menggunakan artificial neural network dan genetic algorithms
Abstrak: Teknologi hidroponik dalam greenhouse merupakan alternatif sistem produksi sayuran dengan sedikit mungkin menggunakan pestisida dan memungkinkan perencanaan produksi secara lebih baik dari segi kuantitas, kualitas maupun waktu panen. Dalam sistem hidroponik substrat, larutan nutrisi diberikan melalui jaringan irigasi tetes. Pada umumnya larutan nutrisi diberikan secara manual berdasarkan kondisi tanaman dan cuaca. Cara ini cenderung subjektif dan kurang akurat sehingga banyak larutan nutrisi yang terbuang. Untuk itu, diperlukan jadwal pemberian larutan nutrisi secara lebih akurat. Penentuan jadwal pemberian larutan nutrisi dapat dilakukan dengan menggunakan Artificial Neural Network dan Genetic Algorithms. Tujuan penelitian adalah mendapatkan data faktor-faktor lingkungan yang mempengaruhi penjadwalan pasokan larutan nutrisi, melakukan validasi hubungan antara hasil pengukuran dan hasil pendugaan outflow dengan menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dan menentukan penjadwalan pasokan larutan nutrisi dengan menggunakan Genetic Algorithms (GA). Artificial Neural Network (ANN) merupakan penjabaran fungsi otak manusia (biologycal neuron) dalam bentuk fungsi matematika yang akan menjalankan proses perhitungan secara paralel (Lippmann, 1998). Kemampuan dasar ANN adalah mampu mempelajari contoh input dan output yang diberikan, kemudian belajar beradaptasi dengan lingkungan, sehingga dapat memecahkan masalah masalah yang tidak dapat dipecahkan dengan metode komputasi konvensional. Algoritma ANN backpropagation yang meliputi inisialisasi pembobot, perhitungan nilai aktivasi dan perbaikan nilai pembobot Jilakukan berulang-ulang. Genetic Algorithms (GA) adalah tehnik pencarian dan optimasi yang meniru proses evolusi dan perubahan genetika pada struktur mahluk hidup (Goldberg 1989). GA dapat memecahkan masalah masalah rumit yang tidak dapat dipecahkan dengan tehnik konvensional. Operator - operator GA sederhana yang menghasilkan hasil yang baik pada masalah sederhana mengalami perlakuan fungsi fitness, seleksi dan reproduksi yang terdiri dari crossover dan mutasi. Penelitian ini dilakukan di greenhouse Laboratorium Lingkungan dan Bangunan Pertanian (LBP), Jurusan Teknik Pertanian IPB Darmaga, Bogor pada bulan November 2002 - Agustus 2003 Alat-alat yang digunakan adalah: instalasi sistem irigasi tetes, weather station, anemometer, termometer, stopwatch,...
Keyword: 

Judul: Penjadwalan pasokan larutan nutrisi pada media tanam paprika (Capsicum annum L.) dalam hidroponik substrat menggunakan genetic algorithms
Abstrak: Metode penanaman secara hidroponik di dalam greenhouse pada dasamya merupakan upaya untuk mengontrol · sejumlah faktor lingkungan yang mempengaruhi tanaman. Air dan nutrisi sebagai komponen yang sangat signifikan bagi tanaman memerlukan perhatian yang serius dalam pengelolaannya. Hal ini bertujuan untuk mengoptimalkan pertumbuhan tanaman dengan mengefisienkan dan mengefektifkan penggunaan air dan nutrisi sesuai kebutuhan tanaman. Selama ini penyiraman tanaman menggunakan irigasi tetes dalam greenhouse di Indonesia umunmya masih dilakukan berdasarkan penjadwalan reguler yang berdasarkan penilaian visual kondisi tanaman dan median tanam. Penilaian yang dilakukan operator pada umumnya masih bersifat subjektif, sehingga pada prakteknya di lapangan sangat banyak larutan nutrisi yang terbuang ketika dilakukan penyiraman. Untuk mengurangi subjektifitas dari operator tersebut maka diperlukan suatu sistem yang dapat menilai kondisi lapangan secara objektif Penelitian ini bertujuan mt:ndapatkan waktu yang optimum untuk melakukan penyiraman, serta !amanya waktu penyiraman menggunakan Genetic Alhorithms (GA). Sementara untuk mendapat suatu hubungan antara faktor -faktor lingkungan yang mempengaruhi besamya keliutuhan tanaman akan air dan nutrisi sehingga terjadi limpasa.TJ. dicari dengan Artificial Neural Network (ANN). ANN akan menggunakan deiapan input yang berupa debit air yang disiramkan ketanaman (q), lama penyiramaTJ. (t), selang waktu penyiraman (dt), suhu udara (T), kelembaban (RH), radiasi matahari, kecepatan angir; ( v) dan satu output yaitu limpasan. Dari Hasil validasi di<lapat tingkat keberhasilan untuk mengidentifikasikan limpasan sebesar 88.53%.0utput yang dihasilkan dari training dan validasi ANN hanya mendapatkan hubungan antara delapan faktor yang mempengamhi knantitas limpasan sebagai input dengan limpasan yang dijadikan acuan output. Sesuai dengan tujuan penelitian ini yang· ingin mendapatkan lama waktu penyiraman dan selang penyira.man yang optimal, maka diperlukan suatu proses lanjutan. Untuk mendapatkan nilai optimum tersebut maka ANN yang telah ditraining dijadikan sebagai fimgsi tujuan pada proses GA. Nilai limpasan yang sekecil mungkin digunakan sebagai nilai limpasan optimal yang seharusnya dicapai. Dengan nilai limpasan 0 tersebut maka GA akan mencari nilai lama waktu peyiraman (t) dan selang waktu penyiraman ( dt) yang optimal. Hasil optimasi dengan GA adalah lama penyiraman 5 menit dan selang waktu peyiraman 2.016 jam.
Keyword: 

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: