Judul: Pemodelan jaringan syaraf tiruan recurrent yang teroptimasi secara heuristik untuk pendugaan curah hujan berdasarkan peubah enso
Abstrak: Pendugaan Curah Hujan yang akurat di sektor pertanian kini telah menjadi kebutuhan utama, disamping faktor lain seperti pemilihan bibit, pupuk, dan pemberantas hama. Informasi tentang banyak curah hujan sangat berguna bagi petani dalam mengantisip asi peristiwa-peristiwa ekstrim seperti kekeringan dan kebanjiran. Model pendugaan curah hujan yang telah dilakukan selama ini belum banyak yang menggunakan data peubah El-Nino Southern Oscilation (ENSO) sebagai masukan model padahal peubah ENSO cukup berpengaruh terhadap tinggi rendahnya curah hujan di sebagian besar wilayah Indonesia (Yusmen 1998). Penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya hanya menggunakan data suhu dan curah hujan sebagai masukan model diantaranya adalah penerapan metode Principal Component Regression (Fitriadi 2004) menghasilkan R2 sebesar 63,16%, JST propagasi balik standar (Normakristagaluh 2004) menghasilkan R2 sebesar 74,02%, JST propagasi balik standar (Apriyanti 2005) menghasilkan R2 sebesar 48,179% dan JST dengan optimasi algoritma genetika menghasilkan R2 sebesar 87,7% (Apriyanti 2005) Berdasarkan tersebut penelitian di bidang ini masih layak dan perlu dilakukan untuk mendapatkan model pendugaan curah hujan yang lebih akurat. Penelitian ini menggunakan JST recurrent Elman yang teroptimasi secara heuristik dengan penerapan 3 algoritma pembelajaran yaitu gradient descent adaptive learning rate, dengan variasi nilai parameter penambahan laju pembelajran (lr_inc) dan penurunan laju pembelajaran (lr_dec), gradient descent adaptive learning rate & momentum dengan variasi nilai parameter momentum (mc) serta resilient backpropagation dengan variasi nilai parameter penambahan bobot (delt_inc) & penurunan bobot (delt_dec). Teknik optimasi heuristik terbaik pada penelitian ini adalah algoritma resilient backpropagation. Hasil pendugaan curah hujan terbaik pada leap 0 menghasilkan nilai R2 maksimum 77%, leap 1 menghasilkan nilai R2 maksimum 84,8%, leap 2 menghasilkan nilai R2 maksimum 75,5%, dan leap 3 menghasilkan nilai R2 maksimum 54,1%. Hal ini membuktikan JST recurrent dapat diterapkan dalam pendugaan curah hujan berdasarkan peubah ENSO dengan tingkat keakuratan yang cukup baik.
Keyword: 

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: Case Study of Gallbladder Mucocele and Treatment Used In Small Animals
Abstrak: Gallbladder mucocele (GM) is defined as distention of the gallbladder caused by an inappropriate accumulation or deposition of high concentrations of bile. The purpose of this case study is to study GM conditions in small animals and to report the clinical sign and characteristics of GM through the sonogram interpretation and blood chemistry test evaluation, and studies related to the therapy given and other treatments recommended. A 14-year-old Toy Poodle dog has been diagnosed with severe GM and cholecystitis. No pain signs were shown during the physical examination as asymptomatic is a common characteristic in the early stage of biliary related diseases. In this study Abdominal ultrasonography interpretation and blood chemistry evaluation was conducted in 2021-2022 and analyzed as a secondary data source. Ultrasonography results showed presence of hyperechoic, immobile deposits in gallbladder accompanied by wall thickening and enlarged in size, followed by a significant increase in the enzyme alkaline phosphatase (ALP). This study has summarized mainly the diagnosis and treatments of GM in small animals and suitable alternatives treatments were recommended to encounter the GM conditions in small animals. The effectiveness of combined therapy shows the positive impact on the patient, the condition of GM has been under control.
Keyword: ultrasound, gallbladder, biliary sludge, abdominal ultrasonography