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: 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: 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: