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: Aplikasi jaringan syaraf tiruan dan analisis komponen utama untuk sortasi mentimun
Abstrak: Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan pengenalan terhadap suatu objek adalah jaringan syaraf tiruan. Jaringan syaraf tiruan merupakan sistem pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik kinerja tertentu yang menyerupai jaringan syaraf biologi Jaringan syaraf tiruan Propagası Balik Standar merupakan salah satu jaringan syaraf tiruan dengan arsitektur lapis janak. Untuk menekan waktu komputasi jaringan syaraf tiruan, dimensi data yang digunakan direduksi terlebih dahulu menggunakan Analisis Komponen Utama. Untuk membangun prototipe perangkat lunak untuk sortasi mentimun, terlebih dahulu dilakukan percobaan untuk mencari nilai-nilai yang optimal untuk beberapa faktor pembelajaran jaringan syaraf tiruan Propagasi Balik Standar. Faktor-faktor pembelajaran yang dimaksud yaitu jumlah neuron lapis tersembunyi, toleransi galat, dan laju pembelajaran. Hal tersebut dilakukan untuk mendapatkan nilai-nilai yang optimal untuk masing-masing faktor pembelajaran tersebut yang kemudian digunakan untuk membentuk jaringan syaraf tiruan yang optimal. Jaringan syaraf tiruan tersebut kemudian digunakan pada sortasi mentimun. Hasil percobaan yang didapat menunjukkan bahwa jaringan syaraf tiruan Propagasi Balik Standar optimal pada saat jumlah neuron lapis tersembunyi sebesar 80, toleransi galat 0.01, dan laju pembelajaran 0.1.
Keyword: jaringan syaraf tiruan

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