Judul: Prediksi nilai nutrisi pada pakan ternak ruminansia menggunakan resilient backpropagation neural network
Abstrak: Hasil produksi hewan ternak ruminansia sangat dibutuhkan manusia dalam memenuhi kebutuhan protein hewani. Kualitas produksi dari hewan ternak bergantung pada jumlah dan kandungan nutrisi dari pakan yang diberikan. Oleh karena itu, strategi penyusunan pakan yang tepat diperlukan agar ternak mendapatkan pakan yang sesuai dengan kebutuhan gizi ternak tersebut. Penelitian ini bertujuan membangun beberapa model untuk memprediksi nilai nutrisi pakan ternak berdasarkan kandungan kimianya menggunakan resilient backpropagation neural network. Data penelitian merupakan data pakan ternak ruminansia milik Perancis yang bersumber dari National Institute for Agricultural Research (INRA). Kandungan nutrisi yang diprediksi sebanyak 8 yaitu UFL, UFV, PDIA, ME, Ed, OMd, Nd, dan TId. Model terbaik diperoleh ketika PDIA dihilangkan, dan menghasilkan model dengan jumlah output sebanyak 7. Model tersebut memiliki nilai MAPE terkecil 8.02% dan RMSE sebesar 4.37.
Keyword: Feed, Nutrition, Resilient backpropagation neural network, Ruminants, Model MATLAB, Penemtuan parameter optimal, Artificial neural network

Judul: Estimasi Nilai Nutrisi Komposisi Kimia Pakan Ternak Ruminansia Menggunakan Metode Bayesian Regularization Neural Network
Abstrak: Perbedaan komponen kimia pakan ternak dapat mempengaruhi nilai nutrisi untuk hewan ternak. Peternak sulit menentukan formulasi pakan yang sesuai dengan kebutuhan hewan ternak untuk mendapatkan nutrisi yang tepat. Estimasi nutrisi pakan ruminansia pada penelitian ini dilakukan berdasarkan komposisi kimia pakan menggunakan metode Bayesian regularization neural network (BRNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dari hasil penelitian Rowett Research Institutte (INRA Perancis) pada kategori main constituents dan bagian yang diestimasi adalah ruminant nutritive value . Penelitian ini membuat model BRNN untuk memprediksi nutrisi pakan ternak ruminansia. Proses estimasi dilakukan menggunakan arsitektur BRNN dengan beberapa jumlah neuron hidden layer yang berbeda dan kombinasi jumlah neuron output. Model BRNN dengan 8 neuron ouput merupakan model BRNN terbaik yang memiliki nilai mean absolute percentage error (MAPE) sebesar 11.82.
Keyword: Bayesian regularization neural network, nilai nutrisi, pakan, ruminansia

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4