Judul: Pengembangan jaringan syaraf tiruan pada pemodelan prakiraan beban listrik jangka pendek
Abstrak: Prakiraan beban listrik merupakan bagian yang penting dalam perencanaan dan pengoperasian tenaga listrik. PLN sebagai salah satu penyedia tenaga listrik di Indonesia saat ini untuk memprakirakan beban listrik masih menggunakan metode konvensional. Pada penelitian ini mencoba mengembangan jaringan saraf tiruan yang merupakan bagian dari kecerdasan buatan untuk prakiraan beban listrik jangka pendek. Model yang dibangun dapat memprakiraan beban listrik untuk jangka waktu satu minggu kedepan dengan beban tiap-tiap jamnya. Jaringan syaraf tiruan yang dibangun menggunakan 61 input, 150 hidden layer dan 24 output. Dari hasil uji coba pada satu hari yaitu hari senin 24 Oktober 2005 didapatkan metode jaringan syaraf tiruan yang dirancang pada penelitian ini memiliki error yang lebih kecil dari prakiraan operator UPB. Rata-rata error UPB sebesar 4,12% sedangkan rata-rata error yang dihasilkan oleh jaringan syaraf tiruan sebesar 3,39%.
Keyword: Jaringan syaraf tiruan;

Judul: Prakiraan Beban Listrik Kota Pontianak Dengan Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network)
Abstrak: Tenaga listrik harus disediakan pada jumlah atau besaran yang sesuai dengan kebutuhan dan pada waktu yang tepat. Penyedian tenaga listrik yang melebihi kebutuhan beban berakibat pada terjadinya kerugian daya listrik. Sebaliknya, jika terjadi kekekurangan pasokan (penyedian) listrik, akan berakibat pada terjadinya pemadaman. Untuk menyediakan tenaga listrik yang sesuai dengan kebutuhan tersebut, harus ada rencana penyediaan listrik yang dilakukan dengan cara membuat prediksi atau prakiraan beban listrik. Oleh karena itu persoalan prakiraan beban listrik menjadi sangat penting didalam penyediaan tenaga listrik yang efisien. Untuk memprediksi kebutuhan beban listrik, PLN selama ini menggunakan metode koefisien beban. Perhitungan dengan metode ini didasarkan pada pengalaman-empiris perencana penyedia listrik yang relatif sulit dilakukan terutama dalam hal koreksi-koreksi yang perlu dilakukan terhadap perubahan beban. Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang lebih baik dari metode koefisien beban. Pada penelitian ini, penulis mencoba untuk membangun suatu model prediksi beban listrik jangka pendek menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) dengan algoritma pembelajaran backpropagation dan fungsi aktivasi sigmoid. Lingkup pengambilan data penelitian dibatasi beban listrik pada wilayah kerja Kota Pontianak Propinsi Kalimantan Barat. Hasil penelitian ini memperlihatkan bahwa prediksi JST lebih baik dari pada prediksi yang dihitung dengan menggunakan metode sebelumnya. Prediksi beban listrik tanggal 17 Mei sampai dengan 23 Mei 2007 memperlihatkan bahwa rata-rata error JST adalah 5.81% sedangkan rata-rata error metode koefisien beban adalah 8.24%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa prediksi beban listrik menggunakan JST lebih akurat sebesar 2.43% dibandingkan dengan metode koefisien beban.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Konsentrasi Katalis Methyl Ester Sulfonic Acid Terhadap Sifat Fisikokimia Gliserol Ester Oleat yang Dihasilkan
Abstrak: Glycerol is a by-product from palm olein biodiesel industry which could be value-added to obtain various products. One of the alternatives is to modify glycerol become glycerol ester oleat. Before processing, glycerol was first refined using 5% (v/v) phosphoric acid 85%. The refinery showed that glycerol content was increased from 49% to 80%. Glycerol was then esterified with oleic acid and catalyst methyl ester sulfonic acid (MESA) to obtain glycerol ester. Esterification was conducted at 240°C and nitrogen atmosphere using 200 rpm of mixing for 90 minutes. The best catalyst concentration used in esterification process is at 0,5% and resulting glycerol ester oleat with acid number 48,07 mg KOH/g sample, density of 0,9124 g/cm3, viscosity 68,32 cP (25°C), kinematic viscosity 36 cSt (40°C), flash point 230°C and pour point -15°C.
Keyword: glycerol ester, glycerol