Judul: Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan untuk Prediksi Akhir Musim Hujan Menggunakan Data Southern Oscilliation Index
Abstrak: Pengetahuan tentang akhir musim hujan memiliki manfaat dalam bidang pertanian, peternakan dan kelautan. Akhir musim hujan harus diprediksi agar petani, peternak dan nelayan dapat mengatur waktu untuk memaksimalkan hasil pekerjaan mereka. Prediksi akhir musim hujan dapat dilakukan dengan pemodelan jaringan syaraf tiruan (JST) propagasi balik. Prediktor yang dipakai adalah Southern Oscillation index (SOI). Prediktor SOI berkaitan dengan kejadian El-Nino yang memiliki hubungan erat dengan musim di Indonesia. Akhir musim hujan ditentukan oleh perhitungan dengan metode Moron. JST propagasi balik dengan prediktor SOI yang menghasilkan hasil terbaik didapat dari bulan Oktober, November dan Desember dengan parameter 2 hidden layer, 20 hidden neuron, dan learning rate 0.1 yang menghasilkan nilai korelasi (r) sebesar 0.7891.
Keyword: Akhir Musim Hujan, Jaringan Saraf Tiruan, Southern Oscilliation Index, Arsitektur JST, Modifikasi nilai apha, Learning rate, JTS

Judul: Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Awal Musim Hujan Berdasarkan Suhu Muka Laut
Abstrak: Anjatan-Indramayu is the one of agriculture regions in Indonesia. The success or failure of the harvest each year depends on water availability in the region. Therefore we need an accurate method to predict the beginning of rainy season. The method used to predict in this research is artificial neural network (ANN) backpropagation. Result of ANN prediction accuracy is measured by R2 and RMSE. This research uses ECHAM4p5_CA sea surface temperature (SST) is one of the sea surface temperature models with the months of June, July and August. The domain of SST is selected based on the correlation of 5% and 10% for each of the month June, July, and August. This research uses ANN architecture with two parameters: neuron hidden (NH) and learning rate (LR). The number of hidden neurons used in this research are 5, 10, 20, and 40, and the learning rates are 0.3, 0.1, and 0.01. The best prediction result correlation of 5% using the ANN is for June with R2 is 51% and RMSE 3.03 at NH 10 and LR 0.01, July with R2 is 48% and RMSE 3.39 at NH 20 and LR 0.1, and August with R2 is 75% and RMSE 2.51 at NH 40 and LR 0.01. The best prediction result correlation of 10% using the ANN is for June with R2 is 44% and RMSE 3.32 at NH 5 and LR 0.3, July with R2 is 42% and RMSE 3.42 at NH 10 and LR 0.1, and August with R2 is 71% and RMSE 3.37 at NH 20 and LR 0.01. The conclusion from this research is the neuron hidden and learning rate with different values affect R2 and RMSE.
Keyword: 

Judul: Enteric Collibacillosis Pada Anak Babi Baru Lahir: Patogenesa dan Perubahan-Perubahan Patologisnya
Abstrak: Diare disebabkan oleh infeksi bakteri Escherichia coli pada anak-anak babi baru lahir yang peka terhadap en terotoksin produk bakteri tersebut. Dikenal sebagai colibacillosis. Patogenesa dari colibacillosis anak babi baru lahir adalah (1) infeksi oleh E. coli patogen, (2) proliferasi E. coli di lumen usus halus, (3) produksi dan pelepasan enterotoksin, dan (4) aktifitas toksin pada usus halus. Dalam proses proliferasi, adanya antigen pili K88 sangat penting karena memungkinkan bakteri perlekatan dengan epitel mucosa usus halus. mengadakan Setelah ko lonisasi dan proliferasi segera toksin dilepaskan. Akti- fitas toksin menginduksi sekresi yang berlebihan dari u- sus sehingga banyak cairan yang dikeluarkan ke lumen usus. Hal ini mengakibatkan banyak cairan dan elektrolit hilang sehingga timbul diare, dehidrasi dan asidosis yang sering menyebabkan kematian. Perubahan-perubahan patologis yang umum adalah dis tensi usus halus, dilatasi lambung dan infark pada kurva- tura mayor. Perubahan-perubahan histologis yang terjadi adalah enteritis hemorrhagica acuta, oedem dan kongesti pembuluh darah di lamina propria, akumulassi leukosit inti polimorf, sel monosit, dan inti sel mengalami piknosis Thrombus pada vena dan degenerasi serta desquamasi sel epitel usus….
Keyword: