Judul: Optimasi Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma  Genetika Untuk Peramalan Curah Hujan
Abstrak: Informasi tentang banyaknya curah hujan sangat berguna bagi para petani dalam mengantisipasi kemungkinan terjadinya peristiwa-peristiwa ekstrim (kekeringan dan kebanjiran) yang akan berakibat kegagalan dalam proses produksinya. Dengan demikian, ketersediaan informasi ini memerlukan suatu metode peramalan curah hujan yang akurat. Beberapa penelitian yang sudah dilakukan belum memberikan hasil yang memuaskan. Algoritma genetika standar adalah metode yang digunakan untuk optimasi konfigurasi neuron pada lapisan tersembunyi dalam Jaringan Syaraf Tiruan (JST) ini. Teknik pembelajaran JST yang digunakan dalam metode peramalan curah hujan ini adalah JST propagasi balik standar dengan arsitektur banyak lapis yaitu satu lapisan input, satu lapisan tersembunyi, dan satu lapisan output. Keakuratan hasil prediksi JST diukur berdasarkan R2 dan RMSE-nya. Ujicoba terhadap sistem telah dilakukan JST dalam peramalan curah hujan dan hasilnya dibandingkan dengan metode principal component regression (PCR) dan JST propagasi balik standar dengan hasil terbaiknya dengan jumlah neuron 9 dan laju pembelajaran 0.02. Hasil peramalan curah hujan menggunakan metode PCR menghasilkan R2 sebesar 63%, sedangkan peramalan dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan propagasi balik menghasilkan R2 sebesar 74%, dan JST yang dioptimasi menjadi 87%. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan R2. Berdasarkan ujicoba tersebut dapat diperoleh kesimpulan bahwa optimasi JST dengan algoritma genetika dapat digunakan untuk memperbaiki tingkat pendugaan curah hujan dengan menggunakan data GCM daripada metode PCR dan JST propagasi balik standar.
Keyword: 

Judul: Penerapan jaringan syaraf tiruan untuk peramalan curah hujan dalam statistical
Abstrak: Informasi tentang banyaknya curah hujan sangat berguna bagi para petani dalam mengantisipasi kemungkinan terjadinya peristiwa-peristiwa ekstrim (kekeringan dan kebanjiran) yang akan berakibat kegagalan dalam proses produksinya. Dengan demikian ketersediaan informasi ini memerlukan suatu metode peramalan curah hujan yang akurat. Kajian dampak curah hujan biasanya mempertimbangkan berbagai perubahan curah hujan regional pada berbagai resolusi spasial maupun temporal. Beberapa model statistika yang sudah dikembangkan di Indonesia untuk menganalisis data temporal, antara lain model deret waktu dan model jaringan syaraf tiruan (JST). Saat ini model-model untuk mengantisipasi keragaman perubahan curah hujan dalam ruang dan waktu belum menggunakan data sirkulasi atmosfir (data spasial- temporal) yang diperoleh dari luaran (output) model sirkulasi umum (General Circulation Model GCM). Penelitian ini melakukan peramalan curah hujan dengan menggunakan data GCM dan algoritma JST. Teknik pembelajaran JST yang digunakan dalam metode peramalan curah hujan ini adalah JST Propagasi Balik Standar dengan arsitektur banyak lapis yaitu satu lapisan input, satu lapisan tersembunyi dan satu lapisan output. Keakuratan hasil prediksi JST diukur berdasarkan R² dan RMSE- nya. Ujicoba terhadap sistem telah dilakukan JST dalam peramalan curah hujan dan hasilnya dibandingkan dengan metode principal component regression (PCR). Hasil peramalan curah hujan menggunakan metode PCR menghasilkan R sebesar 63%, sedangkan peramalan dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan propagasi balik menghasilkan R² sebesar 74% menunjukkan adanya peningkatan R² sebesar 11% dan penurunan RMSE sebesar 9. Berdasarkan ujicoba tersebut dapat diperoleh kesimpulan bahwa JST dapat digunakan untuk memperbaiki tingkat pendugaan curah hujan dengan menggunakan data GCM daripada metode PCR.
Keyword: 

Judul: In Vitro Release of Ibuprofen from Microcapsules Coated Polyblend of Poly(lactic acid) and Poly(ε-caprolactone)
Abstrak: Ibuprofen is an anti-inflammatory drug that has a short biological half-life and imposes adverse gastrointestinal reaction. Microencapsulation could be used to minimize its disadvantages. In this experiment, microencapsulation of ibuprofen was done by emulsification method. Coating material which was used were polyblend of poly(lactic acid) and poly(ε-caprolactone) which are biodegradable and biocompatible. Polyvinylalcohol was used as an emulsifier at concentrations of 1.5%. The microencapsulation was carried out with various quantities of ibuprofen. The increase in quantities of ibuprofen would improve encapsulation efficiency. Encapsulation of ibuprofen showed an efficiency of more than 71% with the highest score of 84.13% in microcapsule with ratio of polyblend-ibuprofen 5:1.5. The dissolution test results in basic medium showed that the encapsulation efficiencies affected ibuprofen release from the microcapsule. Microcapsules with the higest encapsulation efficiency released ibuprofen ranged from 26.71 to 28.78% for 6 hours. Kinetic of ibuprofen release followed first order kinetic model. The microcapsules particle sizes ranged from 38 to 250 μm.
Keyword: