Judul: Pengembangan Model Prediksi Banjir Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Pada Sungai Ciliwung
Abstrak: Banjir yang terjadi di Jakarta sangatlah tinggi ketidakpastiannya sama dengan tingginya ketidakpastian perubahan cuaca di wilayah tersebut. Banjir tidak dapat diprediksi dengan mudah dan telah menyebabkan banyak korban baik jiwa, harta benda dan berhentinya kegiatan perekonomian pada wilayah terdampak banjir. Oleh karena itu prediksi terhadap terjadinya banjir sangatlah diperlukan. Penelitian ini mencoba menggunakan ANFIS, ANN dan FIS untuk memprediksi tinggi muka air Sungai Ciliwung pada waktu singkat. Tinggi muka air pada sungai Ciliwung dapat digunakan sebagai indikator akan kejadian banjir di Jakarta jadi semakin cepat informasi tinggi muka air ini diterima oleh stakeholder maka akan semakin cepat tindakan penyelamatan dapat dilakukan. Penelitian ini menggunakan data tinggi muka air dari tiga pintu air di sepanjang sungai Ciliwung dari Januari 2014 sampai dengan Desember 2015. Data yang ada dibagi menjadi dua yaitu data latihan dan data tes. Data latihan yang dipakai pada penelitian adalah data tinggi muka air mulai bulan Januari 2014 sampai dengan bulan Desember 2014 sedangkan data untuk tes yang dipakai adalah mulai bulan Januari 2015 sampai dengan Desember 2015. ANFIS dan ANN dipakai untuk membandingkan model mana yang memiliki performa paling baik untuk memprediksi tinggi muka air di pintu air Depok. Keluaran dari model yang paling baik akan dipakai sebagai masukan bagi model FIS untuk memprediksi tinggi muka air di pintu air Manggarai. RMSE dari hasil tes pada model ANN terbilang cukup tinggi. Rata-rata RMSE pada model ANN dengan 6, 24 dan 48 fitur adalah 52.5764, 35.6601 dan 70.7277 secara berurutan. Dapat disimpulkan bahwa model ANN tidak bisa diandalkan untuk memprediksi tinggi muka air di Depok. Model ANFIS memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan model ANN dalam hal ini ANFIS dengan 3 fitur dipilih karena memiliki performa paling baik diantara seluruh model yang diujicobakan. Rata-rata RMSE untuk ANFIS dengan 3 fitur adalah 18.2222. Oleh karena itu hasil prediksi dari model ini akan digunakan sebagai masukan untuk model FIS. Hasil %RMSE dari model FIS cukup rendah yaitu rata-rata 3.43 yang artinya model FIS dapat memprediksi tinggi muka air di pintu air Manggarai dengan akurasi yang baik. Penggunaan metode pembelajaran seperti ANFIS dan ANN disarankan untuk penelitian selanjutnya pada prediksi tinggi muka air Manggarai. Penelitian selanjutnya juga masih diperlukan untuk lebih meningkatkan performa model. Secara keseluruhan penelitian ini menunjukan bahwa model data driven dapat diimplementasikan pada sistem peringatan dini banjir Jakarta.
Keyword: ANN, ANFIS, FIS, banjir, prediksi, tinggi muka air

Judul: Flood Control at Bekasi City Using Fuzzy Approach
Abstrak: Salah satu permasalahan lingkungan di Kota Bekasi adalah banjir. Banjir di Kota Bekasi hampir terjadi setiap tahun. Salah satu aspek yang ada dalam banjir adalah menentukan debit banjir rencana. Model yang dapat digunakan untuk menentukan debit banjir rencana ada banyak dan beragam tergantung lokasi yang diteliti. Tujuan studi ini adalah menelusuri model-model penentuan debit banjir rencana. Tujuan lainnya adalah menggunakan teknik pengambilan keputusan berdasarkan pengetahuan para pakar untuk menentukan model yang tepat untuk dipakai. Penentuan debit banjir rencana dimulai dari Sungai Cileungsi di Bogor yang merupakan titik elevasi tertinggi hingga Sungai Bekasi yang berada di tengah Kota Bekasi. Penentuan debit banjir rencana menggunakan 3 model, yaitu Model Rasional, Model Der Weduwen, dan Model Hidrologi DAS. Hasilnya secara berurutan yaitu 994 m3/dtk, 846 m3/dtk, dan 1.050 m3/dtk. Pertimbangan para pakar yang didapat dari wawancara diolah dengan metode fuzzy inference system di mana pertimbangan tersebut diolah menurut akurasi dan kepraktisan pengunaannya di Kota Bekasi. Hasilnya berdasarkan kesesuaian paling tinggi hingga terendah secara berurutan, yaitu Model Rasional, Model Hidrologi DAS, dan Model Der Weduwen.
Keyword: banjir, debit banjir rencana, fuzzy inference system, pemilihan model, Sungai Bekasi

Judul: Enrichment of organic selenium, inorganic selenium and  vitamin E in quail products through its supplementation in the diet and its potency  of quail eggs as an ingredient in selenium-rich egg juice
Abstrak: This study was aimed to achieve an optimum level of combine organic selenium, inorganic selenium and vitamin E in obtaining the best production and reproduction as well as the highest level of selenium in quail eggs. This study was conducted from January to August 2008. Numbers of observed quails were 720 (360 females and 360 males). The treatments were applied when the quails were six weeks old. Nine treatment diets were: To (commercial diet), T1(0.46 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T2 (0.46 ppm inorganic Se + 87.00 ppm vitamin E), T3 (0.92 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T4 (0.92 ppm inorganic Se +87.00 ppm vitamin E), T5 (0.46 ppm organic Se + 43.50 ppm vitamin E), T6 (0.46 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E), T7(0.92 ppm organic Se + 43.50 vitamin E) and T8(0.92 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E).
Keyword: egg yolk, glutathione peroxidase ( GSH-Px), hedonic test, rank test