Judul: Pengembangan Model Ketertelusuran Cerdas Untuk Rantai Pasok Kakao Aceh
Abstrak: Kakao merupakan salah satu komoditi unggulan pertanian selain kopi dan nilam bagi Provinsi Aceh, dimana 80% produksinya untuk konsumsi ekspor dalam bentuk biji. Namun daya saing komoditi ini masih rendah, hal ini dapat dilihat dari nilai jual yang masih rendah dibandingkan dengan harga pasar. Selain faktor mutu bahan, rendahnya daya saing komoditi biji kakao dari provinsi ini adalah belum adanya sistem ketertelusuran terhadap asal usul produk yang oleh konsumen sangat penting dan pada negara-negara di Uni Eropa merupakan kewajiban yang harus dipenuhi dan diimplementasikan dalam bentuk standar komoditas perdagangan. Dilain pihak kakao Aceh diyakini memiliki keunggulan dibandingkan dengan produk sejenis dari daerah lain di Indonesia, misalnya kandungan asam lemak yang mirip dengan kakao dari Pantai Gading dan ukuran biji yang sebagian besar masuk kategori A sampai dengan AA, sehingga diperlukan metode yang dapat mendeskriminasikan kakao Aceh dengan daerah lainnya. Metode yang dapat melakukan hal tersebut adalah sistem ketertelusuran yang dalam penelitian ini dikembangkan dengan pendekatan sistem cerdas (intelligence system). Tujuan umum dari penelitian ini adalah mengembangkan model ketertelusuran cerdas untuk rantai pasok kakao di Provinsi Aceh. Untuk mencapai tujuan tersebut perlu dilakukan beberapa tahapan yaitu menganalisis titik kritis sistem ketertelusuran, menganalisis karakteristik mutu spesifik kakao berbasis aspek fisik, kimia dan sensori, pengembangan model untuk pembuktian keaslian geografis kakao. Penelitian ini menggunakan beberapa teknik yaitu fuzzy failure mode effect and critically analysis (F-FMECA) untuk analisis titik kritis sistem ketertelusuran, SNI-2323-2008 dan spektrofotometrik untuk analisis karakteristik mutu kakao fisik dan kimia, quantitative descriptive analysis (QDA) panelis ahli untuk analisis sensori, adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) untuk melakukan pengembangan model pembuktian keaslian geografis kakao. Sampel biji kakao fermentasi berasal dari Kabupaten Pidie, yaitu berasal dari Kecamatan Tiro, Geumpang dan Padang Tiji, sedangkan sebagai pembanding sampel berasal dari Provinsi Lampung, Sulawesi Selatan dan Jawa Timur.
Keyword: Aceh Cocoa, Intellengence Traceability, Supply Chain, fuzzy failure mode effect and critically analysis (FFMECA), adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS).

Judul: Pendugaan biji kakao terfermentasi, berjamur, dan tak terfermentasi dengan pengolahan citra dan artificial neural network untuk evaluasi mutu biji kakao
Abstrak: Kakao telah menjadi komoditas perdagangan dan sumber penerimaan devisa negara yang cukup penting pada dekade terakhir. Produksi biji kering kakao Indonesia secara signifikan terus meningkat, namun mutu yang dihasilkan sangat rendah. Hal ini dikarenakan kurang terfermentasi, tidak cukup kering, ukuran biji tidak seragam, kadar kulit tinggi, keasaman tinggi, cita rasa sangat beragam dan tidak konsisten, namun disisi lain kakao Indonesia juga mempunyai keunggulan yaitu mengandung lemak cokelat dan dapat menghasilkan bubuk kakao dengan mutu yang baik. Upaya pemerintah untuk menentukan daya saing komoditas ekspor Indonesia adalah dengan mengembangkan pengendalian mutu yang mengarah tercapainya jaminan mutu di Indonesia yaitu melalui Standar Nasional Indonesia (SNI). Untuk dapat bersaing dalam hal mutu, pada masa mendatang inspeksi terhadap mutu cokelat harus dilakukan pada semua produk cokelat yang akan diproduksi menjadi suatu bahan jadi yang memiliki cita rasa tinggi. Penelitian ini bertujuan membangun perangkat kecerdasan buatan (berbasis komputer) untuk mengetahui biji berjamur dan biji tak terfermentasi dengan menggunakan parameter nilai rata-rata intensitas warna merah (R), nilai rata-rata intensitas warna hijau (G), nilai rata-rata intensitas warna biru (B), perbedaan nilai indeks hue (H), saturation (S), dan Intensity (I). Penilaian mutu dilakukan secara visual buatan dengan pengolahan citra (image prcessing) yang dikembangkan menggunakan jaringan syaraf tiruan (artificial neural network) kemudian dibandingkan dengan contoh standar dari varietas yang bersangkutan. Proses training pada Artificial Neurak Network (ANN) dilakukan sampai jaringan mendapatkan nilai akurasi yang stabil. Pada penelitian ini training dilakukan sampai dengan 7000 iterasi dengan menggunakan 514 biji kakao. Jumlah butir yang diduga dengan tepat sebanyak 504 data atau tingkat akurasi 98.05%. Tingkat akurasi yang dicapai adalah 99.36% untuk biji kakao terfermentasi, 98.30% untuk biji kakao berjamur, 79.17% untuk biji kakao tak terfermentasi. Validasi ANN dilakukan dengan mengenali 506 data baru. Data yang berhasil diduga dengan tepat adalah 448 data atau tingkat akurasi sebesar 88.54%. Tingkat akurasi tersebut terdiri dari 95.62% biji kakao terfermentasi, 81.72% biji kakao berjamur, 71.43% biji kakao tak terfermentasi. Tingkat akurasi untuk biji kakao tak terfermentasi rendah karena sebagian besar dari selang warna R rata-rata, G rata-rata, B rata-rata untuk biji kakao tak terfermentasi berada pada selang biji terfermentasi, selang warna H rata-rata biji kakao tak terfermentasi berada pada selang biji kakao terfermentasi, dan sebagian besar dari selang warna S rata-rata, I rata-rata untuk biji kakao tak terfermentasi berada pada selang biji kakao terfermentasi. Jumlah biji kakao tak terfermentasi yang dipakai dalam training kurang sehingga tingkat pengetahuan sistem kurang. Oleh karena itu untuk penelitian selanjutnya diperlukan contoh biji kakao tak terfermentasi yang lebih banyak, agar tingkat pengetahuan sistem akan meningkat.
Keyword: 

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: