Judul: Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan untuk Prediksi Akhir Musim Hujan Menggunakan Data Southern Oscilliation Index
Abstrak: Pengetahuan tentang akhir musim hujan memiliki manfaat dalam bidang pertanian, peternakan dan kelautan. Akhir musim hujan harus diprediksi agar petani, peternak dan nelayan dapat mengatur waktu untuk memaksimalkan hasil pekerjaan mereka. Prediksi akhir musim hujan dapat dilakukan dengan pemodelan jaringan syaraf tiruan (JST) propagasi balik. Prediktor yang dipakai adalah Southern Oscillation index (SOI). Prediktor SOI berkaitan dengan kejadian El-Nino yang memiliki hubungan erat dengan musim di Indonesia. Akhir musim hujan ditentukan oleh perhitungan dengan metode Moron. JST propagasi balik dengan prediktor SOI yang menghasilkan hasil terbaik didapat dari bulan Oktober, November dan Desember dengan parameter 2 hidden layer, 20 hidden neuron, dan learning rate 0.1 yang menghasilkan nilai korelasi (r) sebesar 0.7891.
Keyword: Akhir Musim Hujan, Jaringan Saraf Tiruan, Southern Oscilliation Index, Arsitektur JST, Modifikasi nilai apha, Learning rate, JTS

Judul: Prediksi Awal Musim Hujan di Wilayah Waingapu Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Abstrak: Curah hujan merupakan faktor utama dari iklim. Kondisi iklim yang tidak menentu dapat menjadi penyebab kegagalan dalam bertani. Hal ini, membuat para petani sulit dalam memprediksi waktu yang pas untuk bercocok tanam. Oleh karena itu, diperlukan berbagai informasi hasil prediksi iklim sehingga lebih bermanfaat dalam bidang pertanian. Salah satunya adalah dengan memprediksi awal musim hujan (AMH) untuk menekan risiko gagal panen. Penelitian ini bertujuan menentukan awal musim hujan berdasarkan data curah hujan harian di wilayah Waingapu berdasarkan teori Liebmann, menentukan korelasi dalam penentuan prediktor JST antara awal musim hujan dengan peubah indeks iklim global, dan menerapkan metode jaringan syaraf tiruan (JST) untuk memprediksi awal musim hujan. Data indeks iklim global yang digunakan adalah data Southern Oscillation Index (SOI) dan SST Nino 3. Hasil perhitungan menggunakan teori Liebmann AMH terjadi antara bulan September sampai Desember. Prediktor yang digunakan adalah bulan Juli, Agustus dari data SOI dan bulan Juli, Agustus dari data SST Nino 3.4. Hasil penelitian prediksi ini memperoleh model terbaik dengan nilai 𝑅������2 sebesar 0.69 dan nilai RMSE sebesar 25.39.
Keyword: awal musim hujan, jaringan syaraf tiruan, SOI, SST Nino 3.4

Judul: Enteric Collibacillosis Pada Anak Babi Baru Lahir: Patogenesa dan Perubahan-Perubahan Patologisnya
Abstrak: Diare disebabkan oleh infeksi bakteri Escherichia coli pada anak-anak babi baru lahir yang peka terhadap en terotoksin produk bakteri tersebut. Dikenal sebagai colibacillosis. Patogenesa dari colibacillosis anak babi baru lahir adalah (1) infeksi oleh E. coli patogen, (2) proliferasi E. coli di lumen usus halus, (3) produksi dan pelepasan enterotoksin, dan (4) aktifitas toksin pada usus halus. Dalam proses proliferasi, adanya antigen pili K88 sangat penting karena memungkinkan bakteri perlekatan dengan epitel mucosa usus halus. mengadakan Setelah ko lonisasi dan proliferasi segera toksin dilepaskan. Akti- fitas toksin menginduksi sekresi yang berlebihan dari u- sus sehingga banyak cairan yang dikeluarkan ke lumen usus. Hal ini mengakibatkan banyak cairan dan elektrolit hilang sehingga timbul diare, dehidrasi dan asidosis yang sering menyebabkan kematian. Perubahan-perubahan patologis yang umum adalah dis tensi usus halus, dilatasi lambung dan infark pada kurva- tura mayor. Perubahan-perubahan histologis yang terjadi adalah enteritis hemorrhagica acuta, oedem dan kongesti pembuluh darah di lamina propria, akumulassi leukosit inti polimorf, sel monosit, dan inti sel mengalami piknosis Thrombus pada vena dan degenerasi serta desquamasi sel epitel usus….
Keyword: