Judul: Clustering Pakan Ternak Ruminansia Berdasarkan Kandungan Kimia Menggunakan Enhanced K-Means.
Abstrak: Peternak sering mengalami kesulitan dalam penggantian suatu pakan dengan pakan lain agar kebutuhan ternak tetap terpenuhi. Oleh karena itu, perlu diketahui pakan-pakan yang mirip berdasarkan kandungan kimia pakan. Tujuan penelitian ini adalah melakukan clustering pakan ternak ruminansia berdasarkan kandungan kimia menggunakan enhanced k-means. Enhanced k-means meningkatkan akurasi dengan menentukan nilai centroid awal secara sistematis dan menemukan cara yang efisien untuk melalukan clustering. Kandungan kimia yang digunakan sebagai input untuk clustering adalah kategori main constituents dan ruminant nutritive values. Data penelitian berjumlah 96 jenis pakan ternak ruminansia bersumber dari National Institute for Agricultural Research (INRA). Data ini adalah input untuk algoritme enhanced k-means. Hasil clustering dievaluasi menggunakan indeks Davies-Bouldin (DBI). Nilai DBI terkecil pada penelitian ini sebesar 5.58, diperoleh pada ukuran cluster 10.
Keyword: clustering, enhanced k-means, pakan, ruminansia

Judul: Estimasi Nilai Nutrisi Komposisi Kimia Pakan Ternak Ruminansia Menggunakan Metode Bayesian Regularization Neural Network
Abstrak: Perbedaan komponen kimia pakan ternak dapat mempengaruhi nilai nutrisi untuk hewan ternak. Peternak sulit menentukan formulasi pakan yang sesuai dengan kebutuhan hewan ternak untuk mendapatkan nutrisi yang tepat. Estimasi nutrisi pakan ruminansia pada penelitian ini dilakukan berdasarkan komposisi kimia pakan menggunakan metode Bayesian regularization neural network (BRNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dari hasil penelitian Rowett Research Institutte (INRA Perancis) pada kategori main constituents dan bagian yang diestimasi adalah ruminant nutritive value . Penelitian ini membuat model BRNN untuk memprediksi nutrisi pakan ternak ruminansia. Proses estimasi dilakukan menggunakan arsitektur BRNN dengan beberapa jumlah neuron hidden layer yang berbeda dan kombinasi jumlah neuron output. Model BRNN dengan 8 neuron ouput merupakan model BRNN terbaik yang memiliki nilai mean absolute percentage error (MAPE) sebesar 11.82.
Keyword: Bayesian regularization neural network, nilai nutrisi, pakan, ruminansia

Judul: Pembuatan Sel Surya Berbasis Film Ferroelektrik Barium Strontium Titanate (Ba0,5Sr0,5TiO3)
Abstrak: Growth of films Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) 1 M has been done with variation of annealing in hold time 8 hours, 15 hours, 22 hours, and 29 hours at constant temperature 8500C, above Si (100) substrate p-type, by using the sol-gel process method which followed with spin coating process at 3000 rpm for 30 seconds. Optics spectroscopy shows that BST film solar cells with annealing hold time 8 hours, 15 hours, and 22 hours, works effectively in wavelength ≥ 700 nm absorption range. Yet for sample with annealing hold time about 29 hours effectively absorb in ≤ 700 nm wavelength range. It obtained BST film refractive index at range 2.0 to 7.0 to wavelength range ±370-870 nm. Band gap BST film value based on annealing hold time 8 hours, 15 hours, 22 hours, and 29 hours respectively 2.60 eV; 3.12 eV: 3.24 eV, and 2.66 eV. Electrical conductivity value which obtained, indicate that the BST film is classified as semiconductor material with conductivity order 10-5-10-4 S / cm. The result of I-V photovoltaic characterization shows the BST film potentially to be a solar cells device with efficiency according to the annealing hold time 8 hours, 15 hours, 22 hours, and 29 hours in a row are 2.68x10-5%, 3.51x10-5%, 4.53x10-5% and 3.22x10-5%
Keyword: