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 Fuzzy C-Means dan Support Vector Machine
Abstrak: Beberapa pekerjaan menuntut agar tingkat konsentrasi tetap terjaga dalam waktu yang lama selama waktu bekerja. Kurangnya waktu tidur akan mengakibatkan terganggunya tingkat konsentrasi seseorang. Untuk mengetahui tingkat konsentrasi seseorang dapat dilakukan dengan merekam gelombang otaknya. Penelitian ini menggunakan teknologi Electroencephalographam (EEG) yang berfungsi menangkap gelombang otak manusia. Fokus penelitian ini adalah untuk membuat model sistem pendeteksi tingkat konsentrasi seseorang. Data penelitian ini adalah data hasil perekaman gelombang otak menggunakan Neurosky Mindwave Mobile yang telah diekstrasi fiturnya sebanyak 19 fitur, antara lain meanA4, meanD4, meanD3, meanD2, meanD1, stdA4, stdD4, stdD3, stdD2, stdD1, rmsA4, rmsD4, rmsD3, rmsD2, rmsD1, ratioA4D4, rasioD4D3, ratioD3D dan rasio D2D1. Data tersebut kemudian akan diberikan label menggunakan teknik cluster yaitu Fuzzy C-Means (FCM). Penggunaan teknik FCM didasari pada fakta FCM adalah pendekatan adaptif yang cocok untuk clustering non-stasioner sinyal biomedis yang dimana salah satu sinyal non-stasioner biomedis adalah EEG. Data FCM akan menghasilkan label yang merepresentasikan tertidur, mengantuk, dan siaga untuk setiap raw data. Label tertidur, mengantuk, dan siaga akan diubah menjadi angka 0, 1 dan 2 yang menjadi input pada proses klasifikasi yang menggunakan Support Vector Machine. Dengan menggunakan metode clustering FCM, pada penelitian ini penggantian classifier dari ANN ke SVM dengan kernel trick linear, polynomial, dan RBF mendapatkan hasil yang lebih baik dari sebelumnya yaitu 99,11%, 96,22%, dan 99,33%. Penggunaan FCM dapat membangun model clustering untuk mendapat kelas yang representatif terhadap tingkat kewaspadaan pada sinyal EEG. Hal ini juga dapat disimpulkan bahwa penggunaan FCM dapat mengelompokkan data EEG dibandingkan AHC.
Keyword: Electroencephalography, Fuzzy C-Means, Support Vector Machine

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: