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: 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: