Judul: Identification of Coagulant and Flocculant Usage in Gold Mining Wastewater Treatment Plant Based on Artificial Neural Network
Abstrak: Salah satu resiko kerusakan lingkungan karena kegiatan pertambangan emas, yaitu air limbah. Instalasi pengolahan air limbah (IPAL) perusahaan tambang emas belum memiliki teknologi maju untuk menangani air limbah. Jaringan saraf tiruan (JST) sebagai hasil perkembangan teknologi 4.0 digunakan sebagai solusi permasalahan IPAL tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penggunaan koagulan dan flokulan pada IPAL tambang emas menggunakan basis jaringan saraf tiruan. Algoritma yang digunakan JST merupakan model feedforward neural network untuk menganalisis data sianida (CN), derajat keasaman (pH), dan total suspended solid (TSS), serta reagen koagulan flokulan IPAL perusahaan tambang. Model JST menggunakan 6 parameter input, 2 parameter output, dan 6 hidden layer sebanyak 512, 256, 128,64, 32, 2 serta menghasilkan nilai evaluasi MSE 0,0076. Evaluasi hasil prediksi dibandingkan data aktualnya menunjukan hasil yang baik ditinjau dari persamaan regresi dan koefisien determinasi. Namun masih ada titik poin yang berada jauh dari garis trendline, sehingga menunjukan hasil belum bagus. Hasil Program JST tidak dapat direkomendasikan untuk digunakan secara langsung pada operasional IPAL tambang emas., One of the risks of environmental damage due to gold mining activities is wastewater. Gold mining companies' wastewater treatment plants (IPAL) do not yet have advanced technology to handle waste water. Artificial neural networks (ANN) as a result of the development of technology 4.0 are used as a solution to the IPAL problem. This research aims to identify the use of coagulants and flocculants in gold mining WWTPs using an artificial neural network basis. The algorithm used by JST is a feedforward neural network model to analyze data on cyanide (CN), degree of acidity (pH), and total suspended solids (TSS), as well as flocculant coagulant reagents for mining companies' WWTPs. The ANN model uses 6 input parameters, 2 output parameters, and 6 hidden layers totaling 512, 256, 128.64, 32, 2 and produces an MSE evaluation value of 0.0076. Evaluation of the prediction results compared to the actual data shows good results in terms of the regression equation and coefficient of determination. However, there are still points that are far from the trendline, so the results are not good. The results of the JST Program cannot be recommended for direct use in gold mining IPAL operations.
Keyword: air limbah, feedforward, jaringan saraf tiruan, prediksi

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: Revisi marga Ptychopyxis miquel (Euphorbiaceae) di kawasan Malesia
Abstrak: Ptychopyxis adalah salah satu marga dari 317 marga yang termasuk ke dalam suku Euphorbiaceae. pertama kali dipublikasikan oleh Miquel (1860). Marga ini Marga ini pernah dimasukkan kedalam marga lain, yaitu Podadenia, Mallotus dan Clarorivinia. Fakta tersebut menunjukkan bahwa batasan marga Ptychopyxis belum cukup mantap. Persebaran marga ini menurut Van Welzen (1993) jumpai di Thailand, Indochina dan kawasan Malesia, di seluruhnya ada 23 jenis dan 10 jenis diantaranya terdapat di kawasan Malesia. Marga ini umum berperawakan pohon dan berumah dua, tumbuh di hutan hujan dataran rendah sampai pada ketinggian 1500 m dpl. Penelitian taksonomi yang komprehensif tentang marga ini telah dilakukan oleh Airy Shaw pada tahun 1960; sejak saat itu belum ada penelitian taksonomi yang lebih kompre- hensif, khususnya untuk kawasan Malesia. Kini dengan bertambahnya jumlah spesimen koleksi baru, maka tepatlah kiranya dilakukan revisi marga. Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan batasan marga serta jenis-jenisnya yang termasuk dalam Ptychopyxis selain itu diteliti pula hubungan kekerabatan antar jenis dan keterangan-keterangan..dst
Keyword: Herbarium Bogoriense, Podadenia, Mallotus, Clarorivinia