Judul: Model Deteksi Single Event Latchup pada Satelit LAPAN-A1 menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Abstrak: Satelit-satelit yang ditempatkan di orbit rendah dan orbit tinggi sering mengalami kejadian anomali operasional baik pada sistem maupun pada sub sistem satelit, mulai dari kegagalan fungsi instrumen yang ringan hingga dapat dipulihkan (recovery) dalam waktu tertentu hingga kerusakan berat yang menyebabkan instrumen sehingga menyebabkan misi satelit mengalami kegagalan total. Kasus satelit mengalami latchup seringkali di temukan pada satelit-satelit yang beroperasi pada orbit polar. Namun permasalahan yang muncul adalah kondisi satelit sering berubah-ubah sehingga operator belum bisa mengantisipasi kondisi tersebut. Oleh sebab itu, model prediksi kondisi satelit dapat berperan sebagai early warning terhadap operator satelit untuk mempersiapkan strategi yang berkaitan dengan kebijakan preventif terkait pencegahan ketika satelit mengalami kondisi tidak normal. Tujuan pada penelitian ini adalah menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Propagasi Balik dalam mendeteksi kondisi latchup pada satelit LAPAN-A1, serta mengetahui tingkat akurasi dari proses deteksi tersebut sehingga diperoleh parameter dan arsitektur jaringan JST terbaik. Pada penelitian ini dibuat model prediksi single event latchup pada satelit LAPAN-A1 dengan jaringan saraf tiruan (artificial neural network) metode propagasi balik (backpropagation). Proses pembelajaran dan pengujian JST menggunakan data kejadian latchup tahun 2009 sampai 2014. Arsitektur JST yang digunakan adalah jumlah node input 4, dua hidden layer, jumlah node lapisan tersembunyi (hidden neuron) divariasikan pada nilai 5, 10, 15 dan 20. Parameter yang akan diberikan pada proses pembelajaran antara lain adalah fungsi aktivasi, toleransi galat, jumlah epoch maksimal dan variasi nilai laju pembelajaran (learning rate). Empat parameter input yang digunakan yakni elektron (mep0e1), proton (mep0p1), indeks Kp serta indeks Dst. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur jaringan syaraf terbaik dihasilkan oleh jaringan dengan jumlah input node empat, hidden neuron 20 dan 10, nilai learning rate sebesar 0.05 dengan 306 epoch, menghasilan rata-rata akurasi sebesar 98.13%, serta nilai precision dan recall sebesar 98.21% dan 94.81%. Sistem aplikasi dilengkapi dengan bagian front end dan back-end. Bagian front-end yang berhubungan dengan pengguna yakni menerima input dan memvisualisasikan output. bagian back-end merupakan jaringan syaraf tiruan yang mampu mendeteksi kondisi satelit pada kelas data baru. Sistem aplikasi ini bermanfaat untuk melakukan prediksi ketika sistem dimasukkan data baru, sehingga sistem mampu menampilkan hasil kelas prediksi yaitu kelas normal atau kelas single event latchup pada data baru. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan jaringan syaraf tiruan backpropagation dalam melakukan deteksi latchup dapat membantu operator satelit untuk mengantisipasi datangnya kejadian latchup.
Keyword: Jaringan Syaraf Tiruan, Single Event Latchup, LAPAN-A1, Backpropagation, Akurasi, Precision, Recall, Elektron, Proton

Judul: Penelusuran Unit dan Lapisan Tersembunyi Jaringan  Saraf Tiruan pada Data Tidak Seimbang (Studi Kasus Debitur Kartu Kredit Bank Mandiri Tahun 2008-2009)
Abstrak: Kebutuhan bank akan praktik tata kelola yang sehat dan penerapan manajemen risiko meningkat agar segala kegiatan usaha bank tidak hanya terkendali tetapi juga mampu memberikan keuntungan pada bank. Penerapan metode statistika adalah cara yang bisa dilakukan untuk mengukur risiko seperti pembangunan model klasifikasi dengan Artificial Neural Network. Artificial Neural Network atau jaringan saraf tiruan (JST) merupakan metode komputasi yang diilhami oleh struktur jaringan otak manusia untuk memecahkan suatu masalah seperti pengenalan pola atau klasifikasi melalui proses pembelajaran. Data terdiri dari 81% berstatus good dan 19% berstatus bad. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa data tidak seimbang. Model JST yang dibangun dari data dengan komposisi debitur good dengan bad tidak seimbang memiliki ketepatan klasifikasi sebesar 80.8% dengan sensitivitas dalam mengklasifikasikan debitur bad hanya sebesar 10%. Kecilnya sensitivitas model dalam mengklasifikasikan debitur bad mengakibatkan kerugian pada pihak bank sehingga diperlukan suatu modifikasi agar model yang dibangun lebih objektif. Oleh karena itu, pengambilan contoh dilakukan agar pembangunan model ANN berasal dari data yang seimbang sehingga mampu meningkatkan sensitivitas model dalam mengklasifikasikan debitur bad. Pada kasus ini, secara keseluruhan semua arsitektur JST baik yang terdiri dari satu maupun dua lapisan tersembunyi memiliki kesalahan klasifikasi relatif sama meskipun range nilainya berbeda - beda. Arsitektur yang menggunakan satu lapisan tersembunyi dianggap lebih baik dibandingkan dengan menggunakan dua lapisan tersembunyi karena memiliki keragaman dan rataan MSE yang kecil. Sesuai dengan hasil analisis komponen utama, penggunaan 8 unit lapisan tersembunyi pada JST menghasilkan model yang paling optimal. Model JST terbaik memiliki ketepatan klasifikasi sebesar 73.4% dengan sensitivitas dalam mengklasifikasikan debitur bad sebesar 56.3%.
Keyword: Risk management, JST, unbalanced data, hidden layer, main component analysis

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia