Judul: Penerapan jaringan syaraf tiruan untuk peramalan curah hujan dalam statistical
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. Kajian dampak curah hujan biasanya mempertimbangkan berbagai perubahan curah hujan regional pada berbagai resolusi spasial maupun temporal. Beberapa model statistika yang sudah dikembangkan di Indonesia untuk menganalisis data temporal, antara lain model deret waktu dan model jaringan syaraf tiruan (JST). Saat ini model-model untuk mengantisipasi keragaman perubahan curah hujan dalam ruang dan waktu belum menggunakan data sirkulasi atmosfir (data spasial- temporal) yang diperoleh dari luaran (output) model sirkulasi umum (General Circulation Model GCM). Penelitian ini melakukan peramalan curah hujan dengan menggunakan data GCM dan algoritma JST. 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). Hasil peramalan curah hujan menggunakan metode PCR menghasilkan R sebesar 63%, sedangkan peramalan dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan propagasi balik menghasilkan R² sebesar 74% menunjukkan adanya peningkatan R² sebesar 11% dan penurunan RMSE sebesar 9. Berdasarkan ujicoba tersebut dapat diperoleh kesimpulan bahwa JST dapat digunakan untuk memperbaiki tingkat pendugaan curah hujan dengan menggunakan data GCM daripada metode PCR.
Keyword: 

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: Karakteritsik kimia dan organoleptik tablet effervescent putih telur bersitarasa lemon dengan konsentrasi effervescent mix yang berbeda
Abstrak: Egg is an animal origin food product which has high nutritional value especially protein. Cholesterol content of eggs is only found in egg yolk, on the other hand albumen does not countain cholesterol at all but high content of protein, so it can be used as a free cholesterol-protein sources. The application of albumen as egg instant drink effervescent tablet can be an alternative of protein source for people who need free-cholesterol diet. It can also become an egg product diversification.
Keyword: