Judul: Penerapan Algoritme Genetika Untuk Pendugaan Parameter Pada Metode Pemulusan Eksponensial Holt-Winters
Abstrak: Metode pemulusan eksponensial Holt-Winters dengan tiga parameter dapat digunakan untuk prediksi data deret waktu yang memiliki pola musiman. Penelitian ini menggunakan algoritme genetika (AG) untuk menduga parameter optimum yang meminimumkan nilai RMSE dan kemudian dibandingkan dengan golden section (GS). Data yang digunakan adalah data observasi suhu per 3 jam pada periode 21-30 Juli 2012 yang memiliki pola musiman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penduga parameter dengan AG lebih baik daripada penduga parameter dengan GS pada data pemodelan. Kemampuan prediksi satu waktu ke depan dengan metode Holt-Winters AG lebih baik dibandingkan dengan metode Holt-Wintes GS pada model aditif dan multiplikatif. Kemampuan prediksi delapan waktu ke depan dengan metode Holt-Winters AG lebih baik dibandingkan dengan metode Holt-Winters GS pada model multiplikatif, namun sama dengan metode Holt-Winters GS pada model aditif.
Keyword: algoritme genetika, golden section, pemulusan eksponensial Holt-Winters

Judul: Penerapan Metode k-Nearest Neighbor dengan Optimasi Algoritma Genetika untuk Menduga Data Hilang
Abstrak: Data curah hujan sangat dibutuhkan dalam bidang pertanian, perairan, penerbangan, dan lain sebagainya. Penyediaan data curah hujan yang mengandung banyak nilai yang hilang merupakan masalah yang cukup serius. Adanya data hilang sangat berpengaruh pada analisis lanjut terhadap data tersebut, yaitu informasi yang ada akan ikut hilang bersama dengan nilai yang hilang. Metode yang dapat digunakan untuk menduga data hilang antara lain adalah k-Nearest Neighbor (kNN) yang biasanya digunakan pada klasifikasi. Namun kNN memiliki kelemahan seperti pemilihan nilai 𝑘������ dan penggunaan peubah yang apabila tidak tepat akan menyebabkan pendugaan tidak efektif. Algoritma genetika merupakan algoritma pencarian solusi terbaik yang mengikuti prinsip yang kuat yang bertahan. Penelitian ini menggunakan metode kNN sederhana dan kNN dengan optimasi algoritma genetika (kNN-AG) untuk menduga curah hujan harian yang datanya disimulasikan hilang. Adapun pendugaan dibagi menjadi 3 kombinasi yaitu data hilang dalam satu tahun, dua tahun dan tiga tahun. Pendugaan dengan metode kNN sudah cukup baik, namun kNN-AG mampu menurunkan nilai MAD, RMSE, dan MAPE pada semua pendugaan. Pada kNN, nilai 𝑘������ yang menghasilkan kesalahan lebih kecil biasanya berada pada nilai-nilai 𝑘������ yang besar, sedangkan pada kNN-AG nilai 𝑘������ optimal berdasarkan iterasi justru biasanya pada nilai 𝑘������ yang kecil karena menghasilkan kesalahan yang lebih kecil. Baik pada metode kNN ataupun kNN-AG, pendugaan data hilang yang lebih dari satu tahun akan menurunkan ragam dari kesalahannya, walaupun rataannya lebih besar. Meskipun demikian kNN-AG memiliki nilai penduga yang lebih konsisten karena ragam kesalahan yang dihasilkan dari kNN-AG lebih kecil dibandingkan metode kNN.
Keyword: algoritma genetika, curah hujan, data hilang, k-nearest neighbor

Judul: Kandungan Mineral Kalakai (Stenochlaena Palustris) yang Tumbuh pada Jenis Tanah Berbeda serta Dimasak dengan Cara Berbeda
Abstrak: Kalakai (Stenochlaena palustris) is one of the local vegetables commonly available in the Palangkaraya. Previous research states that kalakai has a relatively high content of nutrients like beta carotene, folic acid, as well as some important minerals. Local communities (Dayak people) in Central Kalimantan and surrounding used to consume kalakai, especially mothers after child-birth.Kalakai has been recognized as an important vegetable to boost milk supplies for mothers who are breast-feeding. Kalakai was unique, because it can grow on various soil types, even on nutrient-poor soil. Therefore, this research aims to determine the effect of different types of soil on the mineral content of kalakai, and influence of processing on the mineral content. The sampling was conducted at five sites with different soil. They are peaty soil, sulphate acid soils, quartz sand soil, and alluvial soil in January and February. All of the samples were given four different treatments, boiling, frying, steaming and fresh (no treatment). Samples were analyzed moisture, ash, and minerals. Analysis of mineral content using Atomic Absorption Spectrophotometer (AAS) Perkin Elmer 1100B. The type of soil affect the content of minerals in the tip of kalakai leaf. It which grown on peaty soil containing a rather high of mineral Mg, Ca, Zn, Mn, which continuously reach to 5160, 6399, 134.6, 158 ppm, while Fe, Cu, and Al with a low successive level of 117.2, 4.5, 20.5 ppm. The pH of peaty soil in this study was 6.08, allegedly still quite a lot of minerals which can be absorbed by plants. Kalakai which grown on acid-suphate soil contains high Fe and Al i.e. 336.4 and 76.4 ppm. The high micro-mineral Al and Fe in acid-sulphate soils due to soil pH is low. Kalakai grown on quartz sand soil containing high minerals Ca, Cu, and Al, namely 6299, 25.1, and 58.1 ppm, respectively, while other minerals such as Mg, Fe, Zn, and Mn were low, it implies in the amount of 4598, 65, 86.8, and 65.9 ppm, respectively. Kalakai grown on alluvial soil is found that the content of Cu quite high, i.e. 7.26 ppm, whereas Fe, Mn, and Al content were low respectively 52, 63.4, and 5.3 ppm. Relatively low mineral content on kalakai of quartz sand and alluvial soil allegedly because of the low element nutrients contained in these soil types. Results of analysis of total mineral or ash content in various ways of cooking show that kalakai has a different total mineral content. Total minerals from the lowest to the highest were kalakai cooked by boiling, frying, steaming and fresh or without treatment of cooking. Cooking process give an effect to mineral content of kalakai. The process of boiling is the highest role in decreasing Mg (21-68%), Cu (11-60%), Ca (39%) and Mn (8- 38%). Other minerals such as Zn and Fe decreased by frying in the amount of 14-37% and 9-43%, respectively. The whole minerals, except Cu, still in the recommended daily intake limit, if assumed that one portion of kalakai is 50 gram dry basis.
Keyword: