Judul: Penjadwalan pasokan larutan nutrisi pada sistem hidroponik substrat tanaman mentimun(Cucumis sativus L.) menggunakan artificial neural network dan genetic algorithms
Abstrak: Teknologi hidroponik dalam greenhouse merupakan alternatif sistem produksi sayuran dengan sedikit mungkin menggunakan pestisida dan memungkinkan perencanaan produksi secara lebih baik dari segi kuantitas, kualitas maupun waktu panen. Dalam sistem hidroponik substrat, larutan nutrisi diberikan melalui jaringan irigasi tetes. Pada umumnya larutan nutrisi diberikan secara manual berdasarkan kondisi tanaman dan cuaca. Cara ini cenderung subjektif dan kurang akurat sehingga banyak larutan nutrisi yang terbuang. Untuk itu, diperlukan jadwal pemberian larutan nutrisi secara lebih akurat. Penentuan jadwal pemberian larutan nutrisi dapat dilakukan dengan menggunakan Artificial Neural Network dan Genetic Algorithms. Tujuan penelitian adalah mendapatkan data faktor-faktor lingkungan yang mempengaruhi penjadwalan pasokan larutan nutrisi, melakukan validasi hubungan antara hasil pengukuran dan hasil pendugaan outflow dengan menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dan menentukan penjadwalan pasokan larutan nutrisi dengan menggunakan Genetic Algorithms (GA). Artificial Neural Network (ANN) merupakan penjabaran fungsi otak manusia (biologycal neuron) dalam bentuk fungsi matematika yang akan menjalankan proses perhitungan secara paralel (Lippmann, 1998). Kemampuan dasar ANN adalah mampu mempelajari contoh input dan output yang diberikan, kemudian belajar beradaptasi dengan lingkungan, sehingga dapat memecahkan masalah masalah yang tidak dapat dipecahkan dengan metode komputasi konvensional. Algoritma ANN backpropagation yang meliputi inisialisasi pembobot, perhitungan nilai aktivasi dan perbaikan nilai pembobot Jilakukan berulang-ulang. Genetic Algorithms (GA) adalah tehnik pencarian dan optimasi yang meniru proses evolusi dan perubahan genetika pada struktur mahluk hidup (Goldberg 1989). GA dapat memecahkan masalah masalah rumit yang tidak dapat dipecahkan dengan tehnik konvensional. Operator - operator GA sederhana yang menghasilkan hasil yang baik pada masalah sederhana mengalami perlakuan fungsi fitness, seleksi dan reproduksi yang terdiri dari crossover dan mutasi. Penelitian ini dilakukan di greenhouse Laboratorium Lingkungan dan Bangunan Pertanian (LBP), Jurusan Teknik Pertanian IPB Darmaga, Bogor pada bulan November 2002 - Agustus 2003 Alat-alat yang digunakan adalah: instalasi sistem irigasi tetes, weather station, anemometer, termometer, stopwatch,...
Keyword: 

Judul: Artificial Neural Network Modeling for Nutrient Solution Outflow Volume from Drip Irrigation Hydroponic System of Melon Plants in Vegetative Phase
Abstrak: Hubungan antara parameter lingkungan pertumbuhan tanaman melon pada sistem hidroponik irigasi tetes di dalam greenhouse dan kondisi tanaman melon terhadap outflow volume larutan nutrisi perlu diketahui sebagai dasar optimasi pemberian larutan nutrisi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Artificial Neural Network (ANN) parameter lingkungan pertumbuhan tanaman melon dan kondisi tanaman terhadap outflow volume larutan nutrisi menggunakan algoritma backpropagation. Model ANN yang dikembangkan menggunakan 596 data set yang dikumpulkan selama proses budidaya tanaman melon fase vegetatif pada sistem hidroponik irigasi tetes di dalam greenhouse. Pengembangan model ANN dilakukan dengan menentukan parameter model ANN terbaik yaitu meliputi learning rate initial, momentum, hiden layer size, dan maximum iteration. Parameter input meliputi intensitas radiometrik cahaya matahari, suhu udara, kelembapan relatif udara, umur tanaman, luas daun, tinggi tanaman, dan inflow volume larutan nutrisi, sedangkan parameter outputnya adalah outflow volume larutan nutrisi. Model ANN yang dikembangkan ternyata dapat memprediksi nilai outflow volume larutan nutrisi dengan kinerja yang sangat baik yaitu dengan nilai 0,96570 untuk R2, 45,28986 untuk RMSE, dan 6,94 % untuk MAPE., The relationship between environmental parameters of melon plant growth in a hydroponic drip irrigation system in a greenhouse and melon plant conditions on the outflow volume of nutrient solution needs to be known as the basis for optimization of nutrient solution supply. This study aims to develop an Artificial Neural Network (ANN) model for melon plant growth environmental parameters and plant conditions on the outflow of nutrient solution volume using the backpropagation algorithm. The ANN model was developed using 596 data sets collected during the vegetative phase of melon cultivation in a drip irrigation hydroponic system in a greenhouse. The development of the ANN model is done by determining the best ANN model parameters, which include initial learning rate, momentum, hidden layer size, and maximum iteration. The input parameters include the radiometric intensity of sunlight, air temperature, relative humidity, plant age, leaf area, plant height, and inflow volume of nutrient solution, while the output parameter is outflow volume of nutrient solution. The ANN model developed was able to predict the value of the nutrient solution volume outflow with very good performance, namely with a value of 0.96570 for R2, 45.28986 for RMSE, and 6.94 % for MAPE.
Keyword: artificial neural network, drip irrigation, hydroponic, melon plants, outflow volume of nutrient solution

Judul: Gambaran darah komodo (Varanus komodoensis) di Taman Margasatwa Ragunan
Abstrak: This study was conducted to get the hematology and blood biochemistry profile of Komodo dragons at Ragunan Zoo. A total of 18 adult dragons were used. Blood was drawn as much as 2 mL whole blood for hematology and 3 mL for blood biochemistry in serum. Hematology examinations were done by automatic hemavet® machine except differential leukocytes were done manually and blood biochemistry examinations were done by biosystem® machine. Examinations results of erythrocyte parameters of total erythrocytes, hematocrit, hemoglobin, MCV, MCH, and MCHC in row are (1,24±0,21) × 106/mm3, (38,0±4,6) %, (13,3±1,6) g/dL, (311,4±49,9) fL, (109,4±18,7) pg, and (35,1±1,2) g/dL. Trombocytes count is (3,1±1.6) × 103/mm3 and erythrocyte sedimentation rate is (3,9 ± 1.7) mm/h. Leukocytes parameters indicate the values of total leukocytes, heterophils, lymphocytes, monocytes, eosinophils, and basophils in row are (6,53±9,47) × 103/mm3, (3,478±4,972) × 103/mm3, (2,959±4,694) × 103/mm3, (0,096±0,187) × 103/mm3, (0,00) /mm3, and (0,00) /mm3. Biochemical parameters indicate the values of total protein, albumin, globulin, AST, ALT, urea, and creatinine in row are (10,19±3,39) g/dL, (2,51±0,39) g/dL, (7,68±3,07) g/dL, (49,39±20,71) IU/L, (45,39±27,88) IU/L, (13,53±5,88) mg/dL, and (0,29±0,11) mg/dL. The result of examinations averagely showed values tend to normal. Some individual results demonstrated abnormalities which are suspected as acute infection in 1 dragon, foliculogenesis in 1 dragon, muscle disease in 2 dragons, and liver disease in 5 dragons.
Keyword: