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: 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: Struktur Kristal dan Ikatan Molekul Lithium Okisda dan Niobium Pentaoksida
Abstrak: Lithium oksida dan niobium pentaoksida merupakan material yang digunakan dalam pembuatan lithium niobat. Pendugaan struktur kristal menggunakan perbandingan jari-jari ionik menunjukkan bahwa lithium oksida dan mobium pentaoksida memiliki struktur oktahedron, sedangkan hasil karakterisasi XRD menunjukkan lithium oksida memiliki struktur kubik dengan parameter kisi 4.617 Å dan niobium pentaoksida memiliki struktur monoklinik dengan parameterkisia sebesar 18.5070 Å, b sebesar 7.7679 Å dan c sebesar 17.5994 Å. Hasil karakterisasi FTIR, lithium oksida dengan gugus Li-O memiliki kontanta pegas 641.77 Nm¹ pada bilangan gelombang serapan 864 cm-1. dan 1088 cm-1.. Sedangkan gugus Li-O-Li memiliki konstanta pegas 537.67 Nm¹ pada bilangan gelombang serapan 1003 cm-1.dan 1435 cm-1.. Niobium pentaoksida dengan gugus fungsi Nb-O memiliki konstanta pegas 1200 Nm pada bilangan gelombang serapan 1222 cm-1., gugus fungsi Nb-O memiliki konstanta pegas 522 cm¹ pada bilangan gelombang serapan 809 cm-1, dan gugus fungsi Nb-O-Nb memiliki konstanta pegas 443 Nm¹ pada bilangan gelombang serapan 509 cm-1 dan 736 cm-1…
Keyword: Crystal Structure, Lithium Oxide, Molecule Bond, Niobium Pentaoxide, Spring Constant, Daerah serapan, Sinar inframerah, Karakterisasi XRD, Kazrakterisasi FTIR