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: Artificial Neural Network Modeling  and Optimization with Genetic Algorithm on Photosynthetic Rate of Lettuce in a  Floating Raft Hydroponic System
Abstrak: Pada beberapa tahun terakhir, komoditas selada mengalami peningkatan permintaan sehingga perlu diikuti dengan peningkatan produktivitas. Produktivitas budidaya selada dapat dilakukan melalui kontrol dan optimasi terhadap parameter-parameter lingkungannya. Budidaya tanaman secara hidroponik rakit apung dalam rumah tanaman dapat memudahkan kontrol terhadap faktor-faktor lingkungan. Hubungan antara parameter-parameter lingkungan seperti kelembaban relatif udara, suhu udara, densitas fluks foton fotosintetik (PPFD) sinar matahari, dan suhu daerah perakaran terhadap laju fotosintesis sebagai indikator produktivitas tanaman telah dimodelkan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) pada budidaya tanaman selada “Grand Rapids” secara hidroponik rakit apung di dalam rumah tanaman. Model JST yang dikembangkan kemudian digunakan untuk mencari nilai optimal parameter-parameter lingkungan menggunakan algoritma genetika nilai asli. Hasil pemodelan JST dengan komite model menunjukkan RMSE dan R2 masing-masing 0,7475 µmol m-2 s-1 dan 0,8664. Nilai optimum kelembaban relatif udara, suhu udara, PPFD, dan suhu daerah perakaran optimal berdasarkan komite model yang dikembangkan berturut-turut adalah 50,32%, 32,34 oC, 504,77 µmol m-2 s-1, dan 23,12 oC untuk menghasilkan estimasi laju fotosintesis sebesar 9,91 µmol m-2 s-1. Optimasi suhu daerah perakaran terhadap rataan per sampel data budidaya tanpa perlakuan pendinginan perakaran menunjukkan rata-rata peningkatan estimasi laju fotosintesis sebesar 1,52 µmol m-2 s-1., In recent years, the demand for lettuce has increased, therefore it should be followed by an increase in productivity. Lettuce productivity can be promoted through control and optimization of its environmental factors. Lettuce cultivation using floating-raft hydroponic system within a greenhouse could facilitate control over these environmental factors. The relation of several environment parameters, such as air relative humidity, air temperature, photosynthetic photon flux density (PPFD), and root-zone temperature to photosynthetic rate as an indicator of productivity of lettuce cultivated using a floating-raft hydroponic system within a greenhouse was modeled using Artificial Neural Network (ANN). The ANN model then was evaluated and used for optimization using real-valued genetic algorithm method. The model evaluations on RMSE and R2 were 0,7475 µmol m-2 s-1 and 0,8664, respectively. Optimum values of air relative humidity, air temperature, PPFD, and root-zone temperature based on the developed ANN model were 50,32%, 32,34 oC, 504,77 µmol m-2 s-1, and 23,12 oC, respectively, to produce an estimated photosynthetic rate of 9,91 µmol m-2 s-1. Root-zone temperature optimization on measured data of samples without root-zone cooling was estimated to increase photosynthetic rate by 1,52 µmol m-2 s-1.
Keyword: artificial neural network, floating-raft hydroponic, real-value genetic algorithm, root-zone cooling

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: