Judul: Pengembangan sistem prediksi kemajuan belajar mahasiswa berbasis jaringan saraf tiruan: kasus universitas terbuka
Abstrak: Data akademik, demografi dan data latar belakang sosial dikumpulkan pada saat mahasiswa memasuki jenjang perguruan tinggi. Meskipun demikian perguruan tinggi masih berjuang atas rendahnya tingkat kelulusan. Penelitian ini memperkenalkan penggunaan Jaringan Saraf Tiruan (JST) Multi Layer Perceptron untuk prediksi kemajuan belajar mahasiswa dengan menggunakan beberapa parameter yaitu parameter individu, lingkungan dan akademik pada Universitas Terbuka. Kami juga menggunakan analisa sensitivitas untuk mengukur pengaruh tiap input terhadap output JST. Hasil penelitian dan simulasi mengindikasikan bahwa analisa sensitivitas merupakan metode yang potensial untuk mereduksi kompleksitas JST dan meningkatkan tingkat generalisasi. Prototipe yang dihasilkan dalam penelitian ini mempunyai tingkat generalisasi 96.63%.
Keyword: 

Judul: Sistem Intelijen untuk Prediksi Pertumbuhan Ekonomi dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Adaptif Neuro Fuzzy
Abstrak: Setiap kebijakan ekonomi yang diambil oleh pemerintah, akan mempengaruhi perekonomian dalam jangka waktu yang panjang. Oleh karena itu, dibutuhkan kemampuan melakukan peramalan kecenderungan pertumbuhan ekonomi dimasa mendatang. Jaringan syaraf tiruan (JST) memiliki kemampuan untuk melakukan pendugaan terhadap data dengan jumlah yang besar dan bersifat nonlinier. Adaptif Neuro Fuzzy Infrence System (ANFIS) merupakan salah satu JST yang memiliki kemampuan adaptive learning yang diharapkan mampu melakukan pemodelan atas serangkaian data input. Pada penelitian ini, dilakukan peramalan dengan memanfaatkan data agregat lebar dan agregat sempit uang sebagai prediktor. Indikator ini diujicobakan secara bergantian dalam kombinasi tertentu dan arsitektur yang terbaik akan digunakan sebagai input bagi sistem. Model jaringan syaraf tiruan yang akan diujicobakan adalah jaringan syaraf tiruan dengan algoritma pembelajaran propagasi balik (BackPropagation). Sedangkan model fuzzy yang diujikan adalah adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Penelitian ini memiliki batasan bahwa data diolah dengan mekanisme yang mengabaikan adanya autokorelasi yang umumnya merupakan salah satu karakteristik dari data deret waktu. Pada rangkaian percobaan yang dilakukan, ditemukan bahwa peramalan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik secara umum memiliki kinerja yang relatif lebih baik dibandingkan dengan peramalan dengan menggunakan adaptif neuro fuzzy. Dari dua indikator moneter yang diuji, data input agregat moneter lebar (M2) relatif lebih baik digunakan sebagai prediktor dibandingkan dengan agregat moneter sempit (M1). Dari fakta tersebut, dibuat satu sistem intelijen yang akan mengimplementasikan arsitektur terbaik dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik. Prototype sistem yang dibuat diharapkan mampu dimanfaatkan oleh berbagai pihak untuk melakukan peramalan terhadap persentase pertumbuhan GDP dengan input M1 dan atau M2.
Keyword: 

Judul: Insecticidal Activity of Essential Oils Leaves of Cinnamomum spp. (Lauraceae) against Crocidolomia pavonana and Their Phytotoxicity on Broccoli Seedlings
Abstrak: Essential oils from leaves of 13 species of Cinnamomum were tested for their insecticidal activity on the cabbage head caterpillar Crocidolomia pavonana with leaf immerse method. The results showed that the treatment with 1% (w/v) essential oils leaves of C. celebicum, C. multiflorum, C. sintoc, and C. verum caused 21.45, 93.65, 60.30, and 76.10% mortality, respectively. Based on the results of phytotoxicity and insecticidal activity tests, C. multiflorum oil was further tested at 6 concentration levels. In all treatments, larval mortality has occurred at 24 hours after treatment (HAT) and increased at 48 HAT. LC50 of C. multiflorum oil at 24 and 48 HAT was 0.504 and 0.396%, respectively. The treatment with C. multiflorum oil at ≤0.31% did not inhibit the development of C. pavonana larvae. Determination of the chemical constituents of Cinnamomum oils were carried out by gas chromatography-mass spectrometry (GCMS). Totally, 345 compounds were identified. Methyleugenol constituted the main component (49.4%) of leaf essential oil of C. multiflorum and was assumed to be responsible for the insecticidal activity of the oil against C. pavonana larvae. LC50 of pure methyleugenol obtained at 0.365% (48 HAT) and 0.363% (72 HAT). The results showed that C. multiflorum was more effective with LC50 value equivalent to methyleugenol content of 0.32% (24 HAT) and 0.24% (48 HAT).
Keyword: