Judul: Kendali Robot Beroda Otonom dengan Inverse Kinematics.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu robot otonom yang dikendalikan dengan pendekatan matematika yaitu inverse kinematics. Robot yang digunakan pada penelitian ini adalah robot beroda nonholonomic differential drive. Metode penelitian yang digunakan terdiri dari empat tahapan. Pertama, penentuan parameter robot beroda. Kemudian, pengembangan kontrol inverse kinematics untuk robot beroda. Setelah model kontrol diperoleh, data lintasan (trajectory) yang dibuat digunakan untuk menguji kontrol inverse kinematics. Hasil kinerja kontrol kemudian dianalisis dalam hal akurasi posisi robot. Pengujian dilakukan menggunakan trajectory garis lurus yang kemudian direkam data pergerakannya dengan pengukuran berdasarkan observasi di lapangan, global positioning system (GPS) yang terpasang pada robot, dan GPS smartphone. Hasil pengujian menunjukkan bahwa robot beroda yang digunakan dapat dikendalikan relatif baik dengan inverse kinematics dengan rata-rata nilai error yaitu 0.9 meter untuk pengukuran berdasarkan observasi di lapangan.
Keyword: inverse kinematics, kendali robot, otonom, robot beroda

Judul: Peningkatan Kinerja Sistem Kendali Otomatis Robot Beroda berbasis Neural Network.
Abstrak: Salah satu permasalahan dalam pengembangan sistem kendali otomatis berbasis neural network adalah akurasi data. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi data robot beroda yang digunakan untuk melatih sistem kendali dalam skema direct inverse control berbasis backpropagation neural network. Peningkatan akurasi dilakukan dengan cara memperhitungkan sampling time untuk mengakomodir delay time pada sinyal GPS, mengubah skema gerak robot dari kecepatan konstan menjadi kecepatan dapat diatur, dan menambahkan kemampuan bergerak mundur pada robot. Setelah data yang akurat diperoleh, kendali neural network dilatih dengan algoritme backpropagation. Untuk mendapatkan konfigurasi neural network yang terbaik, pelatihan dilakukan dengan beberapa variasi jumlah neuron yaitu: 13 dan 16 input neuron; 10, 20, dan 26 hidden neuron; dan 2 output neuron. Hasil simulasi menunjukkan bahwa akurasi kendali yang terbaik diperoleh dengan 13 input neuron, 10 hidden neuron, dan 2 output neuron dengan nilai normalized Mean Square Error (MSE) pelatihan sebesar 1.22 × 10−2. Hasil pelatihan terbaik ini kemudian diuji dengan menggunakan data uji. Hasil perhitungan neural network diimplementasikan ke robot, kemudian trajectory yang dihasilkan oleh robot dibandingkan dengan trajectory data uji. Pengujian menghasilkan nilai normalized MSE yang cukup baik yaitu sebesar 1.26 × 10−2.
Keyword: autonomous, backpropagation, neural network, control system, wheeled robot

Judul: Kualitas Kayu Ampupu (Eucalyptus urophylla S. T.Blake) Berbagai Umur Tanam Sebagai Bahan Baku Pulp dan Kertas
Abstrak: Ampupu wood a fast growing species, has been a major raw material for pulp and paper production. Ampupu wood (Eucalyptus urophylla S. T. Blake) of 4, 5, 6, and 7 years old were determine the fiber dimension and chemical content of the wood. Pulp was then produced by Kraft pulping process. The operating conditions were active alkali of 17%, sulphidity of 30%, liquor/wood ratio of 4/1, maximum temperature of 1650C, and 3.5 hours total cooking time. The resulting pulp was then bleached by an ECF bleaching method following DEDD sequences. The result was determine fiber dimension and its derivative values, E. urophylla were classified into quality class of II for the raw material of pulp and paper. The age of wood influence chemical content but did not influence pulping yield and kappa number. It was found that the highest mechanical properties of pulp resulted from 6 years old E. urophylla. E. urophylla of 7 year old have stain on the sheets of pulp so it's poorly to used as raw material for pulp and paper
Keyword: