Judul: Sistem Pakar Fuzzy Prediksi Efektivitas Respon Tumbuh Fungi Ektomikoriza Pada Tanaman Kehutanan
Abstrak: The growth response effectiveness of ectomycorrhizal fungi is influenced by environmental factors and compatibility with the host plan. An ectomycorrhizal fungi has its own growing characteristics including its level of effectiveness and interaction with the different physiology of the host plant. Thus, experience and expertise are required to make an accurate prediction of the effectiveness of ectomycorrhizal fungi. The objective at this study is designing an expert system model that can predict the effectiveness of ectomycorrhizal fungi quickly, accurately, and easily. The model is developed using a combination of decision trees and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS). The process is divided into two stages. In the first stage, decision tree with classification and regression tree (CART) algorithm is used as feature selection procedure to select the most important variables. In the last stage, ANFIS is used to predict the growth response effectiveness of ectomycorrhizal fungi. The following process are showing how CART algorithm works, first the process of growing the tree based on the training data, second the process of pruning the tree which is based on the minimum cost-complexity principle. The CART results to identify the structure and parameter of ANFIS . The ANFIS model uses hybrid algorithm to do training and testing. The model performance is assessed by looking the correlation between the testing data with model output and mean absolutely percentage error (MAPE). The correlation model results are 0.998, 0.997, and 0.999 for Ekto1, Ekto2, and Ekto3 respectively. MAPE for Ekto 1 is 1.47%, Ekto 2 is 1.29% and 3.40% for Ekto3. Using the same model, performance tests on mycorrhizal experts are conducted as well. Keywords: expert system, fuzzy, decision trees, CART, ANFIS, effectiveness, ectomycorrhizal.
Keyword: 

Judul: Sistem Pakar Perlakuan Tanaman dengan Hormon Pertumbuhan, Faktor Eksogen dan EndogenMenggunakan Pendekatan Fuzzy.
Abstrak: Proses pertumbuhan tanaman dapat dimanipulasi dengan cara memberikan hormon tertentu dan memberikan faktor eksogenous tanaman pada kadar tertentu. Perlakuan ini mampu mempengaruhi pertumbuhan tanaman sesuai dengan kebutuhan, contohnya: mempercepat proses pembungaan, memperpanjang masa kemudaan(juvenility), atau untuk meregenerasi bagian tertentu pada bunga. Pada praktiknya, efek dari proses perlakuan ini hanya dapat dilihat pada tanaman setelah melewati periode waktu yang cukup panjang dan dilakukan dalam proses penelitian yang memakan banyak biaya. Sistem pakar ini dikembangkan untuk memprediksi pertumbuhan tanaman dengan cara memasukkan beberapa variabel seperti hormon dan faktor eksogenous. Sistem pakar ini merupakan kombinasi dari sistem inferensi fuzzy Mamdani dan sistem berbasis aturan. Sistem ini mampu menstimulasi efek dari pemberian hormon dalam dosis fuzzy dan faktor eksogenous. Sistem ini dapat digunakan untuk mengestimasi apakah tanaman mampu memproduksi bunga, mandul, tetap muda atau mati. Sistem ini juga mampu memprediksi bentuk bunga yang akan tumbuh, apakah bunga tersebut akan tumbuh menjadi bunga sempurna atau bunga dengan kecacatan pada beberapa bagian dari bunga tersebut. Akurasi hasil dari proses inferensi sistem yang didapat adalah sebesar 75 %.
Keyword: faktor eksogenous, fuzzy, hormon, pertumbuhan tanaman, sistem pakar

Judul: Penegakkan hukum dalam penanganan perampokan bersenjata (armed robbery) terhadap kapal laut di alur pelayaran internasional Selat Malaka
Abstrak: Selat Malaka adalah sebuah selat yang terletak di antara Semenanjung Malaysia di Malaysia, Pulau Sumatra di Indonesia, dan bergabung di bagian ujung sebelah selatan di Singapura. Selat Malaka dari segi ekonomi dan strategis merupakan salah satu jalur pelayaran terpenting di dunia.
Keyword: