Judul: Desain Fuzzy Neural Model Prediksi Algal Blooms Di Daerah Tropis
Abstrak: Ledakan populasi (blooming) mikroalgae tertentu acapkali terjadi di lingkungan perairan dan dapat berdampak positif atau negatif. Ledakan populasi (blooming) mikroalgae tertentu dapat berdampak positif atau negatif. Ledakan populasi dari microalgae yang merugikan dikenal sebagai redtide atau lebih tepat disebut Harmful Algal Blooms (HABs) (Praseno dan Sugestiningsih, 2000). Selain menimbulkan gangguan pada lingkungan dan kesehatan manusia, HABs juga dapat menimbulkan kerugian ekonomi. Berdasarkan hal tersebut maka perlu dibuatkan sistem peringatan dini algal blooms yaitu sebuah sistem yang dirancang untuk mendeteksi algal blooms kemudian memberikan peringatan kepada masyarakat untuk mencegah jatuhnya korban. Fokus penelitian ini berada pada bagian fuzzy neural processing. Pendekatan fuzzy neural dijadikan pilihan melihat hasil penelitian sebelumnya yaitu penelitian yang berkaitan dengan seleksi aroma (Sakuraba et al, 1994) dan penciuman elektronik untuk penciuman aroma (Budiarto dan kusumoputro,1998. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan suatu model untuk prediksi terjadinya algal blooms dengan pendekatan fuzzy neural dan mengimplementasikan prototype sistem prediksi algal blooms dari model yang dirancang. Selanjutnya melakukan eksplorasi terhadap fuzzy neural dengan fungsi keanggotaan triangular dan gausian. Sedangkan manfaat dari penelitian ini diharapkan model tersebut dapat di implementasikan menjadi suatu sistem peringatan dini sehingga terjadinya algal blooms sedini mungkin dapat diprediksi, dan selanjutnya dapat dilakukan tindakan-tindakan antisipasi untuk meminimalkan kerugian yang dapat ditimbulkan akibat algal blooms tersebut. Lingkup penelitian yang dilakukan dalam pembuatan model untuk penanganan algal blooms meliputi lokasi terjadinya algal blooms yang dijadikan bahan penelitian adalah di daerah tropis, dan lebih khusus lagi yang terjadi di teluk Jakarta dan fungsi keanggotaan yang digunakan adalah triangular fuzzy number, dengan data yang akan digunakan adalah tiga buah data yaitu nilai terbesar (max), nilai terkecil (min) dan nilai rata-rata(mean), dan fungsi keanggotaan gauss, dengan data yang akan digunakan adalah nilai rata-rata (mean) dan standar deviasi yang diambil dari vektor data. Penelitian ini dilakukan dalam empat tahap, pertama pengumpulan data berdasarkan hasil dari studi pustaka dan identifikasi masalah, dimana dalam tahapan ini terdiri dari dua jenis yaitu pengumpulan data berkaitan dengan algal blooms dan pengumpulan data berkaitan dengan fuzzy neural. Kedua yaitu pengembangan model fuzzy neural dari model yang sudah dikembangkan sebelumnya (Budiarto, 1998), dimana banyaknya parameter-parameter lingkungan penyebab algal blooms sebagai penentu banyaknya parameter masukan fuzzy neural dan kemungkinan terjadinya bloom atau bukan bloom dijadikan sebagai keluaran dari fuzzy neural. Ketiga yaitu pembuatan program aplikasi sebagai implementasi dari model tersebut, untuk proses pembelajaran dan pengujian dan ke empat yaitu pengujian untuk mengetahui tingkat akurasinya.
Keyword: 

Judul: Penjadwalan pasokan larutan nutrisi pada sistem hidroponik substrat tanaman mentimun(Cucumis sativus L.) menggunakan artificial neural network dan genetic algorithms
Abstrak: Teknologi hidroponik dalam greenhouse merupakan alternatif sistem produksi sayuran dengan sedikit mungkin menggunakan pestisida dan memungkinkan perencanaan produksi secara lebih baik dari segi kuantitas, kualitas maupun waktu panen. Dalam sistem hidroponik substrat, larutan nutrisi diberikan melalui jaringan irigasi tetes. Pada umumnya larutan nutrisi diberikan secara manual berdasarkan kondisi tanaman dan cuaca. Cara ini cenderung subjektif dan kurang akurat sehingga banyak larutan nutrisi yang terbuang. Untuk itu, diperlukan jadwal pemberian larutan nutrisi secara lebih akurat. Penentuan jadwal pemberian larutan nutrisi dapat dilakukan dengan menggunakan Artificial Neural Network dan Genetic Algorithms. Tujuan penelitian adalah mendapatkan data faktor-faktor lingkungan yang mempengaruhi penjadwalan pasokan larutan nutrisi, melakukan validasi hubungan antara hasil pengukuran dan hasil pendugaan outflow dengan menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dan menentukan penjadwalan pasokan larutan nutrisi dengan menggunakan Genetic Algorithms (GA). Artificial Neural Network (ANN) merupakan penjabaran fungsi otak manusia (biologycal neuron) dalam bentuk fungsi matematika yang akan menjalankan proses perhitungan secara paralel (Lippmann, 1998). Kemampuan dasar ANN adalah mampu mempelajari contoh input dan output yang diberikan, kemudian belajar beradaptasi dengan lingkungan, sehingga dapat memecahkan masalah masalah yang tidak dapat dipecahkan dengan metode komputasi konvensional. Algoritma ANN backpropagation yang meliputi inisialisasi pembobot, perhitungan nilai aktivasi dan perbaikan nilai pembobot Jilakukan berulang-ulang. Genetic Algorithms (GA) adalah tehnik pencarian dan optimasi yang meniru proses evolusi dan perubahan genetika pada struktur mahluk hidup (Goldberg 1989). GA dapat memecahkan masalah masalah rumit yang tidak dapat dipecahkan dengan tehnik konvensional. Operator - operator GA sederhana yang menghasilkan hasil yang baik pada masalah sederhana mengalami perlakuan fungsi fitness, seleksi dan reproduksi yang terdiri dari crossover dan mutasi. Penelitian ini dilakukan di greenhouse Laboratorium Lingkungan dan Bangunan Pertanian (LBP), Jurusan Teknik Pertanian IPB Darmaga, Bogor pada bulan November 2002 - Agustus 2003 Alat-alat yang digunakan adalah: instalasi sistem irigasi tetes, weather station, anemometer, termometer, stopwatch,...
Keyword: 

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: