Judul: Implementation of Neural Network with Back Propagation Algorithm to Predict Water Level in a Watershed.
Abstrak: Prediksi ketinggian air selama ini dilakukan dengan menggunakan metode konvensional dengan menggunakan metode-metode statistika. Akan tetapi, akan muncul suatu masalah apabila pengamatan dilakukan pada sistem dinamis, seperti halnya pada sistem prediksi ketinggian air. Dengan menggunakan teknologi di bidang kecerdasan buatan, yaitu teknologi jaringan syaraf tiruan, maka identifikasi pola data dari sistem prediksi ketinggian air dapat dilakukan melalui metode pendekatan pembelajaran atau pelatihan. Berdasarkan kemampuan belajar yang dimilikinya, jaringan syaraf tiruan dapat dilatih untuk mempelajari dan menganalisa pola data masa lalu dan berusaha mencari suatu fungsi yang akan menghubungkan pola data masa lalu dengan keluaran yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan propagasi balik dalam memprediksi besarnya ketinggian air di suatu daerah aliran sungai dan untuk mengetahui besarnya tingkat keakuratan prediksi yang dihasilkan. Perancangan model prediksi ketinggian air menggunakan jaringan syaraf tiruan dalam karya ilmiah ini dilakukan dengan software MATLAB R2010b. Pada karya ilmiah ini dilakukan optimisasi pada parameter-parameter jaringan syaraf tiruan seperti pembagian data antara data pelatihan dan pengujian, laju pembelajaran, momentum, banyaknya neuron tersembunyi, toleransi galat dan juga maksimum iterasi. Hal ini dilakukan agar mendapatkan sistem jaringan syaraf tiruan yang optimal dan memiliki tingkat keakuratan prediksi yang baik. Dari hasil percobaan yang dilakukan dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa jaringan syaraf tiruan dengan algoritma pembelajaran propagasi balik dan arsitektur jaringan dengan 1 lapisan masukan dengan 2 neuron, 1 lapisan tersembunyi, dan 1 lapisan keluaran dengan 1 neuron, dengan parameter-parameter yang sesuai berhasil diimplementasikan untuk memprediksi besarnya ketinggian air di daerah aliran sungai Ciliwung - Bogor. Hasil model memiliki tingkat keakuratan yang baik dalam prediksi.
Keyword: 

Judul: Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Pengaturan Larutan Nutrisi Hidroponik Nutrient Film Technique
Abstrak: Perserikatan Bangsa-Bangsa memprediksikan populasi seluruh dunia pada tahun 2050 sebesar 9.7 miliar orang. Lebih dari setengah populasi manusia hidup di daerah perkotaan pada tahun 2016 dan akan terus bertambah. Semakin bertambahnya populasi manusia di perkotaan dapat mempengaruhi kehidupan, salah satunya pertanian. Model pertanian yang dapat diimplementasikan di daerah perkotaan adalah hidroponik. Kualitas dan kuantitas pada hidroponik dapat ditingkatkan apabila larutan nutrisi yaitu EC (Electrical Conductivity) dan derajat keasaman (pH) diatur sesuai dengan kebutuhan tanaman. Pengontrolan larutan nutrisi hidroponik dapat dilakukan dengan menggunakan aturan yang diterapkan pada sensor, tetapi membutuhkan daya besar, karena melakukan pendeteksian EC dan pH level secara terus menerus. Algoritme Jaringan Saraf Tiruan (JST) backpropagation dalam pendeteksian EC dan pH level dilakukan hanya sekali dalam periode pengecekan, sehingga mampu menghemat penggunaan daya. Model terbaik yang didapatkan dari JST backpropagation adalah dengan parameter, 1 hidden layer, 8 neuron hidden layers, learning rate 0.8, menghasilkan Mean Square Error (MSE) sebesar 47.418 x 10-3. Root Mean Square Error (RMSE) yang didapatkan, 9.43 untuk Pompa A, 5.38 untuk Pompa B, 1.4 untuk Pompa C, 1.41 untuk Pompa D. Tingkat akurasi yang didapatkan 90.05% untuk Pompa A, 90.78% untuk Pompa B dan 91.35% untuk Pompa C dan 91.25% untuk Pompa D. Dari hasil penelitian penggunaan daya untuk JST lebih sedikit dibandingkan dengan pengaturan larutan nutrisi berdasarkan aturan dari sensor dengan total rata-rata penggunaan daya untuk JST backpropagation 68.43% lebih kecil.
Keyword: Backpropagation, Hidroponik, Jaringan Saraf Tiruan, Nutrient Film Technique, Pertanian

Judul: Characteristic of chili drying (Capsicum annum L.) as a natural dyeing cosmetic
Abstrak: Chilli (Capsicum sp.) contains carotenoids, which are a group of natural pigments consist of red, orange or yellow color. Carotenoids can be dissolved in lipid so that they can be applied to oil-based cosmetic ingredients. Therefore, chilli is potential to be developed as cosmetic colorants. However, pungency of red chili needs to be removed because it is irritating and it provides stinging sensation to skin. Red chilli was investigated as a potent material for a cosmetic colourant in this research because it has a nice uniform red color and has a pungency level less than cayenne pepper. The purpose of this research was to investigate the influence of blanching on drying characteristics of red chilli using a tray dryer, determine the proper time of chili blanching in sodium bisulfite solution, examine color changes stability of red chili powder as a cosmetic dye, and analyze the effect of oleoresin extraction on color and pungency level of red chili powder. The results showed that blanching could affect the drying characteristics. Blanching the chilli for 9 minutes prior drying could speed up the drying rate of chilli and thus the drying time, therefore, the chilli achieved the desired moisture content fast. Sodium bisulfite solution of 0.2%, used as the blanching media, could maintain the color well. However, longer time of blanching might cause several pigments soluble in the blanching media. Blanching the chilli for 9 minutes was able to maintain red color after the stability tested and after extraction of oleoresin. Therefore, blanching red chilli in a solution of 0.2% sodium bisulfite for 9 minutes prior drying is concluded as the best treatment to retain the color of red chilli powder
Keyword: