Judul: Rancangan G-optimal Dua Faktor pada Model Non-linear dengan Variable Neighborhood Search pada Peningkatan Kadar Kemurnian Silikon Dioksida
Abstrak: Rancangan percobaan merupakan suatu atau serangkaian uji yang bertujuan mengamati dan mengidentifikasi perubahan-perubahan pada output respon yang disebabkan variabel input dari suatu proses. Rancangan percobaan banyak dimanfaatkan dalam berbagai bidang. Salah satu manfaat rancangan percobaan yaitu rancangan untuk percobaan pada silikon dioksida. Silikon Dioksida (SiO2) atau silika dapat dibuat dari beberapa bahan yang ada disekitar manusia seperti sekam padi dimana kandungan silika dalam abu sekam padi adalah 90-98% berat kering. Silika yang memiliki kemurnian rendah dapat ditingkatkan melalui proses kemurnian dengan mengatur faktor yang memengaruhi. Kombinasi dari faktor-faktor yang memengaruhi akan menghasilkan peningkatan kemurnian silika yang berbeda-beda. Penelitian atau percobaan yang ingin mengetahui pengaruh dari efek beberapa faktor percobaan dapat menggunakan teori rancangan optimal. G-optimal criterion merupakan kriteria yang meminimumkan nilai maksimum ragam dari setiap nilai prediksi. Model non-linear merupakan bentuk hubungan antara peubah respon dengan peubah penjelas yang tidak linear dalam parameter. Deret Taylor merupakan salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk mendekati persamaan non-linear melalui persamaan linear. Metode yang digunakan dalampenelitian ini adalah G-optimal criterion pada model non-linear dengan algoritma Variable Neighborhood Search (VNS). Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh titik-titik optimal menggunakan rancangan G-optimal pada model non-linear untuk meningkatkan kadar kemurnian silikon dioksida menggunakan Variable Neighborhood Search. Variable Neighborhood Search (VNS) merupakan peningkatan dari algoritma berbasis pencarian lokal. VNS dilakukan dengan cara mengeksplorasi beberapa struktur ketetanggaan (neighborhood) yang berbeda untuk memperoleh kriteria optimal yang diinginkan. Perubahan dari ketetanggaan yang digunakan yaitu ketetanggaan pertama disebut dengan N0 yang dihasilkan dengan cara menukarkan satu titik rancangan dengan satu titik dari kumpulan titik kandidat. Ketetanggaan terakhir dalam penelitian ini yaitu N1 yang dihasilkan dengan cara menggantikan dua titik rancangan dengan dua titik dari kumpulan titik kandidat. Penelitian ini terbagi menjadi dua kasus rancangan. Kasus 1 menggunakan rentang suhu 800 oC hingga 900 oC dan laju kenaikan suhu 1,67 oC/menit hingga 5oC/menit. Kasus 2 menggunakan rentang suhu 700 oC hingga 1200 oC dan laju kenaikan suhu 0,5 oC/menit hingga 5oC/menit. Setiap kasus terdapat perbedaan pada banyaknya titik-titik rancangan yang dicobakan. Setiap kasus memiliki tiga alternatif rancangan yaitu alternatif 1 memilih 6 titik rancangan, alternatif 2 memilih 9 titik rancangan dan alternatif 3 memilih 12 titik rancangan. Masing-masing rancangan yang dihasilkan akan dibandingkan untuk menghasilkan rancangan yang terbaik. Titik rancangan terbaik yang diperoleh dari rancangan G-Optimal pada kasus 1 adalah kombinasi titik 800 oC dan 1,67 oC/menit, 800 oC dan 2,17 oC/menit, 815 oC dan 4,67 oC/menit, 825 oC dan 4,17 oC/menit, 835 oC dan 5 oC/menit, 855 oC dan 2,17 oC/menit, 880 oC dan 2,34 oC/menit, 895 oC dan 4,67 oC/menit, serta 900 oC dan 4 oC/menit. Nilai G-efisiensi yang diperoleh pada kasus 1 adalah 96,09%. Titik rancangan terbaik lainnya yang diperoleh dari rancangan G-Optimal pada pada kasus 2 adalah kombinasi titik 725 oC dan 3,20 oC/menit, 800 oC dan 3,20 oC/menit, 800 oC dan 3,88 oC/menit, 825 oC dan 1,67 oC/menit, 900 oC dan 3,88 oC/menit, 925 oC dan 1,40 oC/menit, 1125 oC dan 2,30 oC/menit, 1200 oC dan 2,30 oC/menit, serta 1200 oC dan 2,75 oC/menit. Nilai G-efisiensi yang diperoleh pada kasus 2 adalah 93,03%.
Keyword: G-optimal, model non-linear, rancangan optimal, silikon dioksida

Judul: Perbandingan Rancangan Optimal untuk Model Non-Linier dengan Variable Neighborhood Search pada Peningkatan Kadar Kemurnian Silikon Dioksida
Abstrak: Rancangan optimal mencari kombinasi faktor yang memperhatikan informasi dalam rancangan. Ini diperlukan untuk menentukan titik percobaan guna mengoptimalkan rancangan berdasarkan kriteria statistik. Rancangan optimal memberikan hasil percobaan sesuai kriteria yang diinginkan dengan meminimalkan bahan, waktu, dan biaya. Salah satu kendala yang muncul pada rancangan optimal yaitu model non-linier. Penentuan rancangan optimal pada model non-linier relatif lebih sulit dibandingkan pada model linier karena membutuhkan tambahan informasi lain dalam matriks informasinya. Penelitian ini menggunakan pendekatan polinomial Taylor orde ke-k untuk mendekati persamaan non-linier melalui persamaan linier. Kriteria rancangan yang digunakan adalah A-Optimal, D-Optimal dan G-Optimal dengan menambahkan kriteria lain yang belum diterapkan pada penelitian model non-linier dalam kasus response surface yaitu kriteria I-Optimal. Kriteria rancangan optimal membutuhkan algoritma dalam melakukan pencarian titik rancangan yang optimal. Algoritma pencarian titik yang digunakan adalah variable neighborhood search (VNS), algoritma VNS meningkatkan rancangan awal dengan membuat perubahan kecil secara berulang. Studi kasus yang digunakan pada penelitian ini adalah silikon dioksida (SiO2). Tujuan penelitian ini yaitu membandingkan karakteristik dan kinerja rancangan optimal yang dihasilkan dari keempat kriteria menggunakan algoritma pencarian titik VNS. Tujuan lainnya yaitu memperoleh hasil kadar kemurnian silikon dioksida dari rancangan terbaik sebagai pembuktian rancangan yang diperoleh merupakan rancangan yang benar optimal. Hasil penelitian menunjukkan pola rancangan yang dihasilkan dari rancangan A-Optimal dan rancangan D-Optimal yang dibentuk menggunakan algoritma VNS hampir sama pada semua kasus dan alternatif titik. Pola rancangan yang dibentuk menghasilkan 3 kelompok suhu yakni kelompok suhu minimum, suhu tengah dan suhu maksimum dengan laju kenaikan suhu yang bervariasi di daerah rancangan. Rancangan G-Optimal dan I-Optimal masing-masing memiliki pola yang berbeda dengan rancangan lain yakni rancangan G-Optimal menghasilkan pola yang acak di daerah rancangannya. Rancangan I-Optimal membentuk pola kuadratik pada daerah rancangan, pola ini terbentuk karena memiliki hubungan dengan matriks momen yang diperoleh dari model kuadratik penuh. Berdasarkan perbandingan nilai efisiensi dan FDS rancangan I-Optimal merupakan rancangan yang memiliki kinerja yang terbaik (paling optimal) dari aspek ragam prediksi yang dihasilkan dibandingkan dengan rancangan lain pada semua alternatif dan kasus dalam penelitian ini untuk meningkatkan kadar kemurnian silikon dioksida. Kombinasi titik yang diperoleh dari rancangan I-Optimal menggunakan algoritma VNS untuk kasus 1 alternatif 1 adalah 800°C dan 1.67°C/menit, 800°C dan 3.67°C/menit, 810°C dan 2.67°C/menit, 830°C dan 4.67°C/menit, 840°C dan 3.34°C/menit, 860°C dan 5°C/menit, 860°C dan 2.67°C/menit, 890°C dan 2°C/menit serta 900°C dan 3.67°C/menit dengan nilai kriteria I-Optimal sebesar 0.5446. Kadar kemurnian silikon dioksida yang diperoleh dari rancangan I-Optimal menghasilkan kadar kemurnian lebih dari 99.9% berdasarkan hasil EDS. Hasil ini membuktikan bahwa rancangan I-Optimal merupakan rancangan yang optimal untuk meningkatkan kadar kemurnian silikon dioksida karena hasil kemurnian SiO2 meningkat sebesar = 8,4% dari sampel kontrol.
Keyword: Model Non-Linier, Rancangan Optimal, Silikon Dioksida, VNS

Judul: Infection Of Babesia Bigemina In Cattle And Methods Of Control
Abstrak: Babesia bigemina is the species which occurs mostly through out the tropics and subtropical areas. It gains access to the susceptible cattle through the bite of an· ig fected tick and penetrates an erythrocyte. The pathogenesis of B. bigemina is considered to be as highly pathogenic and may cause heavy mortality in susceptible stock. Infecied cattle rapidly become dull and listless and lose their appetite, the erythrocytes are destroyed resulting anaemia, icterus, emaciation, weakness, and a drop in milk production. Death and loss of productivity due to B. bigemina account for the economic loss.
Keyword: