Judul: Pengembangan sistem deteksi tingkat kewaspadaan berbasis EEG pada sistem tertanam menggunakan jaringan syaraf tiruan
Abstrak: Penelitian tentang tingkat kewaspadaan dibutuhkan untuk menghindari kemungkinan kecelakaan yang terjadi pada jenis pekerjaan beresiko yang menuntut seseorang untuk fokus dan siaga dalam waktu yang lama. Penelitian ini menggunakan teknologi Electroencephalography (EEG) yang dapat memantau aktivitas otak manusia. Penelitian ini mencoba menggunakan sensor EEG tingkat konsumer Neurosky Mindwave Mobile yang lebih sederhana dibanding perangkat EEG biasa digunakan di bidang medis. Sinyal EEG diproses menggunakan transformasi wavelet lalu diklasifikasikan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan menjadi tiga kelas tingkat kewaspadaan, yaitu siaga, mengantuk, dan tidur. Penelitian ini menghasilkan sistem tertanam yang diimplementasikan pada Raspberry Pi dan dapat mendeteksi tingkat kewaspadaan secara real-time. Akurasi sistem yang diperoleh adalah 77.03% saat diuji oleh enam orang subjek. Hasil dari sistem ini nantinya dapat digunakan sebagai input untuk aktuator yang akan bertindak memberi peringatan bahaya apabila kondisi kantuk dan tidur terdeteksi.
Keyword: alertness level, artificial neural network, electroencephalogram (EEG), embedded system

Judul: Deteksi Tingkat Kewaspadaan Berbasis Electroencephalogram Menggunakan Hierarchical Clustering dan Jaringan Syaraf Tiruan
Abstrak: Penelitian tentang tingkat kewaspadaan dibutuhkan untuk menghindari potensi kecelakaan pada pekerjaan beresiko tinggi yang menuntut seseorang untuk fokus dan siaga dalam waktu yang lama. Penelitian ini menggunakan teknologi Electroencephalography (EEG) yang dapat memantau aktivitas otak manusia. Penelitian ini mencoba menggunakan sensor EEG tingkat konsumen Neurosky Mindwave Mobile yang lebih sederhana dibanding perangkat EEG yang biasa digunakan di bidang medis. Tahap praproses dilakukan dengan menggunakan transformasi wavelet untuk melakukan ekstraksi fitur sinyal EEG. Proses pengelompokkan data yang belum memiliki label dilakukan dengan menggunakan metode agglomerative hierarchical clustering. Tujuannya adalah untuk menghasilkan kelas tingkat kesiagaan yang digunakan sebagai label dalam proses klasifikasi menggunakan metode jaringan syaraf tiruan. Hasil dari model ini telah mampu mengidentifikasi tiga kondisi kewaspadaan dengan akurasi sebesar 75.37% ketika diuji terhadap enam subjek dengan menggunakan appropriate metric dynamic time warping dan linkage criteria ward. Adapun parameter hidden node yang dipilih adalah 25 dengan learning rate 0.04 dan jumlah epoch yang dipergunakan 500.
Keyword: Agglomerative hierarchical clustering, electroencephalogram (EEG), jaringan syaraf tiruan, tingkat kewaspadaan, wavelet

Judul: Kajian Pemurnian Gliserol Hasil Samping Biodiesel Jarak Pagar Menggunakan Asam Nitrat, Sulfat, dan Fosfat
Abstrak: About ±10% glycerol is produced as byproduct in KOH alkali-catalysis transesterification of Jatropha curcas oil and methanol. The glycerol contains some soluble impurities such as catalyst, soap, excess methanol, water, and other substances. The glycerol needs purification treatment so that glycerol can be utilized into other products. The first step in the glycerol purification is mineral acid addition to neutralize the base content and to split the soap content into salt and free fatty acid that are more easily separated from glycerol. The purposes of this research are to select the kind of acid that could separate the glycerol from the base catalyst and soap, to study the effect of the molar amount of added acid, and to identify the quality of salt as byproduct of glycerol purification with the best treatment. The experiments conducted in complete randomized factorial design, consisted of two treatment factors: kinds and molar amount of mineral acids. Kind of acids were HNO3 15.27 M, H2SO4 18.01 M, and H3PO4 14.74 M. Molar amount of acids were 54 mmol, 90 mmol, 126 mmol, 162 mmol, and 198 mmol (added into 200 g of glycerol). The observed response variables were pH of glycerol, glycerol content, and ash content of glycerol. The crude glycerol from KOH alkali-catalysis of Jatropha curcas biodiesel production contained: glycerol (40.48%), KOH (2.39%), soap (7.82%), evaporated compounds at 1050C (46.81%), and ash (5.16%). The kind and molar amount of mineral acid significantly affected the pH-value, glycerol content, and ash content. The treatment with 126 mmol H3PO4 14.74 M, in 200 grams glycerol, resulted highest glycerol content (78.77%), lowest ash content (1.085%), and pH-value 6.63. Precipitated salt produced from the best treatment contained (based on dry base, except evaporated compounds): K2O (13.17%), P2O5 (20.14%), chloride (2.67%), free acid (26.18%), and evaporated compounds at 1300C (33.93%).
Keyword: