Judul: Pengembangan Algoritma Pengendalian Manipulator Robot Bioproduksi dengan Artificial Neural Network
Abstrak: Manipulator merupakan peralatan yang memiliki fungsi sama dengan lengan manusia dan dapat melakukan penanganan objek pada ruang tiga dimensi. Pada penelitian ini jalur komunikasi manipulator Movemaster RV-M1 diubah dari paralel menjadi serial agar dapat dikendalikan dengan port USB. Algoritma pengendalian yang ada dikembangkan menggunakan Artificial Neural Network (ANN) untuk meningkatkan ketelitian ujung posisi pada manipulator. ANN merupakan salah satu sistem pengolah informasi yang memiliki karakteristik yang sama dengan jaringan syaraf mahluk hidup dan bersifat adaptif dalam mempelajari pola hubungan antara input dan output. Desain ANN dibuat dengan 3 variabel input, 3 hidden layer dengan 12 node pada tiap layer-nya dan 4 variabel output. Training ANN menggunakan data simulasi berupa hasil perhitungan kordinat (x, y, z) berdasarkan kombinasi sudut joint 1 sampai 4 (θ1, θ2, θ3, θ4) menggunakan persamaan forward kinematic dengan penambahan nilai sudut sebesar 20°. Uji kinerja algoritma ANN menggunakan 30 koordinat dengan tiga kali pengulangan menghasilkan rata-rata akurasi posisi sebesar 93.53%, 87.75%, 92.28% dan RMSE sebesar 15.57 mm, 23.92 mm dan 22.61 mm untuk koordinat x, y dan z secara berurutan. Penambahan beban dan kecepatan gerak pada manipulator tidak memiliki pengaruh yang besar terhadap rata-rata akurasi dan error posisi yang dihasilkan.
Keyword: algoritma pengendalian, ANN, manipulator, movemaster RV-M1

Judul: Peningkatan Kinerja Sistem Kendali Otomatis Robot Beroda berbasis Neural Network.
Abstrak: Salah satu permasalahan dalam pengembangan sistem kendali otomatis berbasis neural network adalah akurasi data. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi data robot beroda yang digunakan untuk melatih sistem kendali dalam skema direct inverse control berbasis backpropagation neural network. Peningkatan akurasi dilakukan dengan cara memperhitungkan sampling time untuk mengakomodir delay time pada sinyal GPS, mengubah skema gerak robot dari kecepatan konstan menjadi kecepatan dapat diatur, dan menambahkan kemampuan bergerak mundur pada robot. Setelah data yang akurat diperoleh, kendali neural network dilatih dengan algoritme backpropagation. Untuk mendapatkan konfigurasi neural network yang terbaik, pelatihan dilakukan dengan beberapa variasi jumlah neuron yaitu: 13 dan 16 input neuron; 10, 20, dan 26 hidden neuron; dan 2 output neuron. Hasil simulasi menunjukkan bahwa akurasi kendali yang terbaik diperoleh dengan 13 input neuron, 10 hidden neuron, dan 2 output neuron dengan nilai normalized Mean Square Error (MSE) pelatihan sebesar 1.22 × 10−2. Hasil pelatihan terbaik ini kemudian diuji dengan menggunakan data uji. Hasil perhitungan neural network diimplementasikan ke robot, kemudian trajectory yang dihasilkan oleh robot dibandingkan dengan trajectory data uji. Pengujian menghasilkan nilai normalized MSE yang cukup baik yaitu sebesar 1.26 × 10−2.
Keyword: autonomous, backpropagation, neural network, control system, wheeled robot

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: