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: Pengembangan Sistem Kendali Berbasis Kecerdasan Komputasional dengan Metode Backpropagation Neural network untuk Robot Beroda
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem kendali yang optimal berdasarkan error minimum bagi robot beroda tiga dengan dua motor pengendali. Sistem yang dikaji pada penelitian ini adalah sistem direct inverse control dengan neural network yang dilatih menggunakan algoritme backpropagation. Metode ini dipilih karena masih baru, banyak diteliti, dan membutuhkan pembuktian kinerja. Penelitian ini menganalisis penggunaan 2 jenis algoritme yaitu Levenberg Marquardt Backpropagation dan Bayesian Regularization Backpropagation dengan 12 konfigurasi jaringan dari kombinasi dua variasi jenis input, dua variasi jumlah delay, dan tiga variasi jumlah hidden neuron. Hasil simulasi menunjukkan bahwa arsitektur jaringan sistem kendali yang terbaik adalah 13-20-2 dengan MSE pelatihan 0,0807 pada epoch ke-3 dan MSE pengujian sebesar 0,0857 menggunakan input delta. Pengujian nyata model kendali neural network pada robot beroda menghasilkan MSE kendali sebesar 0,5018. Hasil ini menjadi bukti awal bahwa sistem kendali berbasis neural network dapat digunakan untuk robot beroda.
Keyword: Backpropagation neural network, direct inverse controller, robot beroda

Judul: Trichosanthes (Cucurbitaceae) In Malesia
Abstrak: Trichosanthes L. merupakan marga terbesar yang tergolong dalam suku Cucurbituceae. Marga tersebut beranggotakan sekitar 100 jenis, tersebar di Asia bagian timur, Malesia, Australia tropik sampai ke Fiji. Beberapa jenis anggotanya mempunyai nilai ekonomi sebagai bahan obat tradisional maupun sayuran, bahkan Cina telah mengembangkaa T. kirilowii, guna mendapatkan zat bioaktif yang dapat digunakan untuk menggugurkan kandungan bahkan sebagai bahan anti HIV.
Keyword: