Judul: Application of Machine Learning in Predicting the Properties of Sodium-ion Batteries
Abstrak: Penelitian ini berfokus pada aplikasi machine learning dalam meramalkan properti baterai berbasis ion natrium. Menggunakan data dari situs Material Project sebanyak 309 data. Penelitian ini mengkaji prediksi terhadap properti average voltage, gravimetric capacity, volumetric capacity, gravimetric energy, dan volumetric energy. Fitur-fitur yang digunakan meliputi formula, spacegroup, Nsites, E above hull, formation energy, volume, density, dan bandgap. Untuk mendapatkan fitur struktur, unsur-unsur dalam fitur formula diurai menggunakan library Chemparse. Tiga kombinasi model Artificial Neural Network diterapkan: kombinasi pertama menggunakan fitur propert material, kombinasi kedua menggunakan fitur seluruh fitur properti dan unsur yang diurai, sementara kombinasi ketiga hanya menggunakan fitur unsur yang diurai saja. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metrik R2 score, Mean Squared Error, dan Root Mean Squared Error. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi kedua yang menggunakan seluruh fitur mendapatkan performal yang paling baik. Selain itu, didapatkan temuan bahwa struktur material berupa unsur yang diurai mampu menguatkan performa model., This research focuses on the application of machine learning to predict the properties of sodium-ion-based batteries. Using data from the Material Project, comprising 309 entries. This study examines the prediction of properties such as average voltage, gravimetric capacity, volumetric capacity, gravimetric energy, and volumetric energy. The features used include formula, spacegroup, Nsites, E above hull, formation energy, volume, density, and bandgap. To obtain structural features, the elements in the formula feature were parsed using the Chemparse library. Three combinations of Artificial Neural Network models were applied: the first combination used material property features, the second combination used all property features and parsed elements, while the third combination used only the parsed elements. The performance of the models was evaluated using R2 score, Mean Squared Error, and Root Mean Squared Error metrics. The results indicate that the second combination, which utilized all features, achieved the best performance. Additionally, it was found that the structural features in the form of parsed elements were able to enhance the model's performance.
Keyword: Artificial Neural Network, Machine learning, Baterai Ion Natrium

Judul: Desain Komputasi Material Katoda Baterai Berbasis Na-Mn-O-(Ni) Na2Mn3-zNizO7
Abstrak: Perkembangan teknologi dibidang komputasi yang begitu pesat membuat eksperimen yang bersifat real dapat dimodelkan atau diprediksi secara komputasi yang tentunya akan dapat membantu dalam penekanan biaya dan penghematan akan penggunaan sumber daya alam. Salah satu aplikasi pemodelan komputasi yang cukup luas digunakan adalah penentuan rapatan energi dan sifat elektronik dari suatu material. Salah satu material yang masih dalam proses pengembangan dan berpotensi diaplikasian secara luas adalah material berbasis sodium pada baterai. Penulisan tesis ini berfokus pada proses penentuan rapatan energi dan sifat elektronik pada model baterai sodium (SIB) dengan doping nikel dan kombinasi mangan-oksigen (Na2Mn3-zNizO7) menggunakan perhitungan First principle pada software Quantum Espresso. Selain faktor kelimpahan natrium dan nikel di alam sebagai alternatif untuk mengatasi keterbatasan material litium, material Na2Mn3-zNizO7 memiliki kemiripan struktur dengan baterai berbasis litium yang sudah di gunakan secara luas. Proses perpindahan ion Na+ dan energi aktivasi telah disimulasikan, begitu juga tegangan dan sifat elektronik dari material telah dihitung dan menunjukkan adanya potensial untuk dijadikan sebagai katoda. Diharapkan akan adanya penelitian yang lebih lanjut terkait dengan karakterisitik lain yang belum dihitung seperti kestabilan terhadap suhu dan daya tahan. Katoda yang telah dirancang dapat di kombinasikan dengan elektrolit berbasis pelarut organik, sehingga tujuan pendayagunaan potensi alam domestik yang ramah lingkungan dapat tercapai.
Keyword: DFT, Molecular Dynamics, Quantum Espresso, Renewable Energy, SIB

Judul: The Control and Eradication of Brucellosis in Cattle from the Standpoint of Human Health
Abstrak: Brucella abotus occurs boyh in man and cattle. The oragnism may trhrive wherever cattle re raised by man for breeding purpose. As such, spread to humans can easily be lessened if the diases is properly cotrolled an/or eradicated in cattle.
Keyword: