Judul: Sistem Pendukung Keputusan Intelijen untuk Seleksi Konsep pada Pengembangan Produk Baru Asap Cair Tempurung Kelapa
Abstrak: Produk kelapa di Indonesia khususnya yang berbasis tempurung kelapa masih terbatas jumlahnya sehingga perlu dilakukan pengembangan produk baru. Tempurung kelapa dapat menghasilkan asap cair tempurung kelapa yang dapat dijadikan berbagai macam produk. Pengembangan produk asap cair tempurung kelapa dimulai dengan pencarian konsep produk berbasis asap cair tempurung kelapa lalu pemilihan konsep produk yang menjadi prioritas utama untuk dikembangkan. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang bangun sistem pendukung keputusan seleksi konsep produk baru asap cair tempurung kelapa dengan menggunakan sistem intelijen. Beberapa tujuan spesifik dari penelitian ini dirumuskan sebagai berikut: mendapatkan konsep-konsep produk baru asap cair tempurung kelapa, mendapatkan determinan dan kriteria sukses produk agroindustri kelapa, merancang model prediksi tingkat sukses konsep produk baru dan merancang model penentuan nilai dan rekomendasi konsep produk baru berdasarkan prediksi tingkat sukses, kebaruan, dan attractiveness. Studi literatur dan wawancara pakar dilakukan untuk mendapatkan produk baru asap cair tempurung kelapa dan kriteria sukses produk agroindustri kelapa. Studi literatur, wawancara pakar, kuesioner serta metode Delphi digunakan untuk mendapatkan determinan sukses produk baru. Jaringan syaraf tiruan backpropagation digunakan pada pemodelan prediksi tingkat sukses produk baru. Untuk merancang model penentuan nilai dan rekomendasi konsep produk baru dilakukan studi literatur, perbandingan berpasangan, dan metode Bayes. Konsep produk baru yang dapat dikembangkan dari asap cair tempurung kelapa yaitu pengawet makanan, pewarna makanan, flavor, antioksidan, sabun, shampoo antiketombe, obat gatal, obat sakit kulit, penghilang bau, sterilizing agent, additive untuk rubber sheet, fumigan pada industri kayu, termisida, pupuk alami, hormon pertumbuhan tanaman, pestisida, herbisida, insektisida, fungisida, repelen, dan obat dan campuran makanan ternak. Determinan utama yang mempengaruhi kesuksesan produk baru yaitu kuantitas bahan baku, potensi pasar, dan keunggulan produk. Kriteria sukses produk baru agroindustri meliputi profit, penjualan, dan pangsa pasar. Model prediksi profit yang paling akurat dibentuk dari fungsi aktivasi lapisan masukan tansig, lapisan keluaran purelin, metode pembelajaran trainlm, dengan MSE sebesar 2,00E-08, R pelatihan= 1, 9 epoch, dan akurasi= 91,60%. Model prediksi penjualan yang paling akurat dibentuk dari fungsi aktivasi lapisan masukan tansig, lapisan keluaran tansig, metode pembelajaran trainlm dengan MSE sebesar 0,00170, R pelatihan= 0,98963, 50 epoch, dan akurasi= 86,34%. Model prediksi pangsa pasar dalam negeri yang paling akurat dibentuk dari fungsi aktivasi lapisan masukan tansig, lapisan keluaran purelin, metode pembelajaran trainlm dengan MSE sebesar 5,57E-13, nilai R pelatihan = 1, 13 epoch dan akurasi= 97,62%. Model prediksi pangsa pasar luar negeri penjualan yang paling akurat dibentuk dari fungsi aktivasi lapisan masukan tansig, lapisan keluaran purelin, metode pembelajaran trainlm, dengan MSE sebesar 4,73E-14, R pelatihan= 1, 12 epoch, dan akurasi= 94,16%. Semua model menggunakan 13 neuron pada lapisan masukan, 23 neuron pada lapisan tersembunyi, dan 11 neuron pada lapisan keluaran. Kriteria yang digunakan untuk menilai konsep produk baru terdiri dari tingkat sukses, kebaruan, dan attractiveness. Kriteria tingkat sukses dikembangkan menjadi sub-kriteria profit, penjualan, pangsa pasar dalam negeri, dan pangsa pasar luar negeri. Kriteria kebaruan produk dikembangkan menjadi sub-kriteria kebaruan untuk dunia dan kebaruan untuk agroindustri kelapa. Kriteria attractiveness dikembangkan menjadi sub-kriteria tren, keberlanjutan kebutuhan akan produk, pengaruh pengembangan produk terhadap sektor lain, dan kemampuan produk memenuhi kebutuhan. Sistem pendukung keputusan intelijen seleksi konsep produk baru dapat menyeleksi konsep produk baru berdasarkan rekomendasi dan
Keyword: asap cair tempurung kelapa, sistem penunjang keputusan, konsep produk

Judul: Sistem Pengambilan Keputusan Cerdas Spasial Pengembangan Hilirisasi Agroindustri Kelapa
Abstrak: Hilirisasi agroindustri adalah pengembangan produk baru pada agroindustri (yang ada atau yang belum ada) untuk produk yang sudah maupun belum dikomersialisasi dengan memperhatikan tingkat potensi bahan baku yang tersedia dan keinginan konsumen. Pengembangan produk baru yang mendesak dikembangkan adalah pengembangan produk baru pada agroindustri kelapa karena produksi kelapa surplus. Kelapa tersebut sebagian besar masih dijadikan produk primer berupa kopra dan kelapa bulat sehingga menyebabkan harga rendah dan fluktuatif, sehingga menjadi objek penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan mekanisme pengembangan hilirisasi pada agroindustri kelapa, mengidentifikasi analisis kebutuhan pengembangan sistem melalui pemodelan proses bisnis, memodelkan formulasi spasial cerdas untuk pengembangan hilirisasi pada agroindustri kelapa, mendapatkan integrasi model kuantitatif spasial ke dalam sistem pendukung keputusan cerdas spasial dan mendapatkan evaluasi kinerja sistem pendukung keputusan cerdas spasial. Identifikasi dan analisis kebutuhan pengembangan sistem melalui pemodelan proses bisnis dalam pengembangan hilirisasi pada agroindustri kelapa tersebut diharapkan dapat meningkatkan pertumbuhan agroindustri kelapa, keragaman, variasi produk, dan globalisasi pasar, sehingga dihasilkan agroindustri masa depan yang berdaya saing dan berkelanjutan. Aliran kerja dan proses bisnis dalam Pengembangan Produk Baru (PPB) pada agroindustri kelapa dimodelkan dengan menggunakan metode Business Process Modelling and Notation (BPMN). BPMN adalah standar yang digunakan untuk memodelkan proses bisnis atau merupakan representasi grafis dari proses bisnis dengan notasi yang mudah dipahami. Secara umum BPMN dapat memfasilitasi komunikasi antara analisis domain dan mendukung pengambilan keputusan PPB pada agroindustri kelapa. Berdasarkan identifikasi kebutuhan sistem dan proses bisnis di lapangan dengan pengguna yang berkepentingan diantaranya agroindustri, Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (BAPPEDA), Balai Penelitian Tanaman Kelapa dan Palma Lain (BALIT PALMA) dan Balai Besar Industri Agro (BBIA) bahwa PPB pada agroindustri kelapa perlu model spasial cerdas. Model spasial cerdas diperlukan saat ini, terutama dalam pengembangan produk baru di agroindustri kelapa karena pengembangan penyimpanan data yang cukup dan peningkatan kemampuan komputasi dan pemrosesan, sehingga terintegrasi penuh dengan sistem informasi untuk mendapatkan solusi inovatif. Pemodelan diawali dengan pemodelan non spasial, diantaranya prediksi produk baru karena semakin berkembangnya berbagai macam produk turunan kelapa. Prediksi produk baru dapat ditentukan dengan menggunakan metode aturan asosiasi. Prediksi produk baru yang dihasilkan perlu ditentukan. Penentuan produk baru merupakan isu penting bagi agroindustri, karena perlu untuk memilih rangkaian ide prediksi produk baru yang paling sesuai, sehingga keputusan produk yang dikembangkan berkelanjutan. Metode penentuan produk yang digunakan adalah Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP). Tahap selanjutnya, perlu dilakukan prediksi permintaan produk baru dan kebutuhan bahan baku agar dapat memenuhi permintaan konsumen dengan kebutuhan bahan baku yang tersedia. Metode yang digunakan untuk prediksi permintaan adalah Support Vector Regression (SVR), sedangkan prediksi kebutuhan bahan baku adalah metode neraca massa. Pada tahap terakhir perlu dilakukan pemodelan spasial yaitu pemetaan wilayah potensial untuk mengetahui wilayah pengembangan hilirisasi sehingga dapat memenuhi kebutuhan baku sesuai jenis kelapa yang dibutuhkan. Metode yang digunakan untuk pemetaan adalah Sistem Informasi Geografis (SIG) dan Analytical Hierarchy Process (AHP). Hasil analisis menunjukkan bahwa proses bisnis terdiri dari sebelas aktor dan lima aktivitas penting. Pemodelan spasial cerdas menghasilkan potensi santan, minyak goreng kelapa, keripik kelapa, jeli kelapa, gula kelapa, dan minyak kelapa murni. Menurut para ahli, produk yang paling potensial untuk dikembangkan adalah gula kelapa dengan bobot 0,26. Kebutuhan gula kelapa diprediksi
Keyword: downstream coconut agro-industry, intelligent spatial model, SPKCS prototype

Judul: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: