Judul: Pemodelan Sistem Pakar Berbasis Komputasi Lunak untuk Evaluasi Kesesuaian Lahan Komoditas Serealia: Studi Kasus Kabupaten Bogor
Abstrak: Nowadays, the threat of food shortages are happen in Indonesia. Most of crops are cereals commodities. Cereals cultivation often experience some problems in defining if the land is good or not for the plant. Expert system can help researcher and practitioners to choose the suitable kind of cereals for land. In this research, a model of fuzzy rule within fuzzy inference system using artificial neural network and genetic algorithm was built. The model was used to develop an expert system of land suitability for cereals commodity. This model implement soft computing which combine fuzzy system, artificial neural network and genetic algorithm. In this research, an expert system model of land suitability for cereals plant were built. The model implement soft computing methods for inference engine which combine fuzzy system and genetic algorithm. There are 16 parameters to define the land suitability which consists of 12 numeric parameters and 4 categorical parameters. The kind of cereals that will be used are wetland paddy and corn. Trapezoid membership functions was used here. Genetic algorithm was used for tuning the membership function of fuzzy for land suitability which is consist of very suitable (S1), quite suitable (S2), marginal suitable (S3) and not suitable (N). This research has produced a model of soft-computing-based expert system. The experimental result by entering some of test cases in the system and compared with the results of the expert show that the system was built in accordance with the results of the expert with accuracy 85% for rice and 90% for corn. Errors of land suitability class grouping occurs because the input value was on the edge of the membership function. We suggest the usage of actual data for future research, so that the output of the model appropriate to real condition. Each parameter should be weighted based on its importance.
Keyword: cereals, expert system, fuzzy, genetic algorithm, land suitability evaluation, soft computing

Judul: Pemodelan perubahan penggunaan lahan dengan pendekatan Artificial Neural Network (Studi Kasus: Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat)
Abstrak: Evaluasi kesesuaian tidak cukup jika hanya dilakukan secara fisik, tetapi harus diimbangi dengan evaluasi kelayakan ekonomi untuk menunjang sistem usaha tani. Evaluasi lahan secara ekonomi dapat memberikan gambaran finansial dari suatu komoditas yang dikembangkan. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui karakteristik lahan, melakukan evaluasi kesesuaian lahan secara fisik dan ekonomi untuk beberapa tanaman pangan (padi sawah, jagung, kedelai dan kacang hijau). Penelitian ini dilakukan 10 kecamatan di Kabupaten Karawang yaitu Kecamatan Banyusari, Cikampek, Cilamaya Kulon, Cilamaya Wetan, Jatisari, Kota Baru, Lemahabang, Purwasari, Tempuran dan Tirtamulya. Luas wilayah penelitian adalah 55.598 ha. Evaluasi kesesuaian lahan fisik menggunakan metode faktor pembatas, sedangkan evaluasi kesesuaian secara ekonomi mengacu pada prosedur Land Evaluation Computer System (LECS) yang di modifikasi FAO (1983) dan Rossiter (1988) dalam Djaenudin (2008). Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah penelitian terdiri dari 26 satuan lahan yang berasal dari berbagai bahan induk. Tanah yang terbentuk beragam, meliputi ordo Alfisol, Entisol, Inceptisol, Ultisol dan Vertisol. Kelas kesesuaian lahan untuk komoditas yang dievaluasi didominasi oleh kelas lahan sesuai marginal (S3) dengan faktor pembatas utama adalah t (temperatur), r (media perakaran), f (retensi hara) dan n (hara tersedia). Perbaikan kualitas lahan dapat meningkatkan kelas kesesuaian aktual, seperti pemupukan yang cukup dan seimbang, pemberian bahan organik dan pengapuran, serta tindakan koservasi. Nilai GM dan B/C rasio untuk tanaman padi sawah, kedelai dan kacang hijau bervariasi. Nilai B/C rasio pada kelas kesesuaian S1, S2 dan S3 untuk tanaman padi sawah dan kacang hijau bernilai > 1, sedangkan untuk tanaman kedelai hanya pada kelas kesesuaian S1 dan S2 yang bernilai > 1. Nilai B/C rasio tersebut menunjukkan bahwa tanaman padi sawah dan kacang hijau layak untuk dikembangkan, sedangkan untuk tanaman kedelai kurang layak untuk dikembangkan.
Keyword: Land characteristics,, physical land evaluation, economical land Evaluation

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: