Judul: Analisis Iklim Mikro di Dalam Rumah Tanaman Untuk Memprediksi Waktu Pembungaan dan Masak Fisiologis Tanaman Tomat Dengan Menggunakan Metode Heat Unit dan Artificial Neural Network
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis iklim mikro di dalam rumah tanaman untuk memprediksi waktu pembungaan dan masak fisiologis tanaman tomat dengan menggunakan metode heat unit dan artificial neural network (ANN). Penelitian dilaksanakan pada bulan Agustus sampai Desember 2010 di rumah tanaman Balai Penelitian Agroklimatologi dan Hidrologi, Cimanggu, Bogor. Penentuan heat unit dilakukan dengan menggunakan data rata-rata suhu udara harian di dalam rumah tanaman. Sedang analisis data untuk pemodelan ANN dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak (software) Matlab. Dalam pemodelan ANN, data pengukuran di lapangan dipilah menjadi dua bagian; satu bagian digunakan untuk data pelatihan (training) dan satu bagian lainnya digunakan untuk data pengujian (testing). Model yang diperoleh dari data pelatihan digunakan untuk data pengujian. Untuk mengevaluasi performa model ANN atau kinerja jaringan ditentukan dari nilai koefisien korelasi (R) yang diperoleh dari data pelatihan (training), sedang untuk pengujian (testing) dihitung dari nilai RMSE (root mean square error), Standard Error of Prediction (SEP) dan Coefficient of Variation (CV) antara nilai hasil prediksi berdasarkan pemodelan ANN dan nilai pengukuran di lapangan (observasi).
Keyword: 

Judul: Artificial Neural Networks Modelling for  Estimating Air Temperature in a Greenhouse under Evaporative Cooling
Abstrak: Suhu udara di dalam greenhouse di kawasan tropika basah pada siang hari ketika cuaca cerah cenderung terlalu tinggi untuk pertumbuhan tanaman. Salah satu upaya untuk menurunkan suhu udara di dalam greenhouse tersebut adalah dengan menggunakan sistem evaporative cooling. Namun, sistem tersebut belum tentu mampu menurunkan suhu mencapai syarat lingkungan tumbuh untuk tanaman yang berasal dari dataran tinggi. Sistem evaporative cooling dengan penambahan suatu water chiller dapat menurunkan suhu air sehingga suhu udara di dalam greenhouse mendekati suhu optimum untuk tanaman dataran tinggi. Dalam hubungan ini, suatu model untuk menduga suhu udara di dalam greenhouse akan sangat berguna dalam perancangan maupun pengendalian lingkungan di dalam greenhouse. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model Artificial Neural Network (ANN) untuk menduga suhu udara di dalam greenhouse. Pengembangan model ANN dilakukan dengan menentukan nilai terbaik untuk beberapa parameter model. Parameter model tersebut antara lain adalah random state, initial learning rate, momentum, dan hidden layer sizes. Model ANN struktur 8-7-1 dengan algoritma Backpropagation yang dikembangkan memiliki kinerja yang sangat baik dalam menduga suhu udara di dalam greenhouse di titik-titik representasi dengan nilai R2 di atas 0,99 dan RMSE di bawah 0,15 oC
Keyword: greenhouse, artificial neural network, evaporative cooling, water chiller

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: