Judul: Artificial Neural Networks Modelling for  Estimating Air Temperature in a Greenhouse under Evaporative Cooling
Abstrak: Suhu udara di dalam greenhouse di kawasan tropika basah pada siang hari ketika cuaca cerah cenderung terlalu tinggi untuk pertumbuhan tanaman. Salah satu upaya untuk menurunkan suhu udara di dalam greenhouse tersebut adalah dengan menggunakan sistem evaporative cooling. Namun, sistem tersebut belum tentu mampu menurunkan suhu mencapai syarat lingkungan tumbuh untuk tanaman yang berasal dari dataran tinggi. Sistem evaporative cooling dengan penambahan suatu water chiller dapat menurunkan suhu air sehingga suhu udara di dalam greenhouse mendekati suhu optimum untuk tanaman dataran tinggi. Dalam hubungan ini, suatu model untuk menduga suhu udara di dalam greenhouse akan sangat berguna dalam perancangan maupun pengendalian lingkungan di dalam greenhouse. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model Artificial Neural Network (ANN) untuk menduga suhu udara di dalam greenhouse. Pengembangan model ANN dilakukan dengan menentukan nilai terbaik untuk beberapa parameter model. Parameter model tersebut antara lain adalah random state, initial learning rate, momentum, dan hidden layer sizes. Model ANN struktur 8-7-1 dengan algoritma Backpropagation yang dikembangkan memiliki kinerja yang sangat baik dalam menduga suhu udara di dalam greenhouse di titik-titik representasi dengan nilai R2 di atas 0,99 dan RMSE di bawah 0,15 oC
Keyword: greenhouse, artificial neural network, evaporative cooling, water chiller

Judul: Artificial Neural Networks Modeling of Air Temperature inside the Greenhouse during Evaporative Cooling with Cooled Water
Abstrak: Suhu udara merupakan salah satu parameter yang berperan penting dalam pertumbuhan tanaman. Kondisi suhu udara di dalam greenhouse pada umumnya lebih tinggi daripada di luar greenhouse ketika saat cuara terik pada siang hari. Tingginya suhu udara tersebut dapat memicu terjadinya stress pada tanaman. Salah satu upaya untuk menurunkan suhu udara di dalam greenhouse adalah dengan menggunakan sistem evaporative cooling. Namun, sistem tersebut belum mampu menurunkan suhu mencapai syarat lingkungan tumbuh untuk tanaman dataran tinggi. Penyempurnaan sistem evaporative cooling dengan penambahan suatu water chiller dapat menurunkan suhu sehingga mendekati suhu optimum untuk tanaman dataran tinggi. Suatu model untuk menduga suhu udara di dalam greenhouse akan sangat penting. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau Artificial Neural Network (ANN) untuk menduga suhu udara di dalam greenhouse di titik-titik representasi. Pengembangan model ANN dilakukan dengan menentukan nilai terbaik untuk beberapa parameter model. Parameter model tersebut antara lain random state, learning rate initial, momentum, dan hidden layer sizes. Model ANN yang dikembangkan memiliki kinerja yang sangat baik dalam menduga suhu udara di dalam greenhouse di titik-titik representasi dengan nilai R2 diatas 0,99, RMSE dibawah 0,12 oC, dan MAE dibawah 0,076 oC., Air temperature is one of the parameters that play a role in plant growth. The air temperature inside the greenhouse is usually higher than outside the greenhouse during the day when the weather is fine. The high temperature of the air can trigger stress in plants. One of the efforts to reduce the air temperature inside the greenhouse is to use an evaporative cooling system. However, the system has not been able to reduce the temperature to the requirements of the growing environment for highland plants. Improvement of the evaporative cooling system by adding a water chiller could reduce the temperature to close to the optimum temperature of highland plants. A model to predict air temperature inside the greenhouse would be very important. This study aims to develop an Artificial Neural Network (ANN) model to estimate air temperature inside the greenhouse at the points of representation. ANN model was developed by determining the best values for some model parameters. The model parameters include random state, initial learning rate, momentum, and hidden layer sizes. The developed ANN model performs very well in estimating air temperature inside the greenhouse at representation points with values of R2 above 0.99, RMSE below 0.12 oC, and MAE below 0.076 oC.
Keyword: Artificial Neural Network (ANN), evaporative cooling, greenhouse, water chiller

Judul: Local Capitalism of Bajonese (Case Study of Mola Bajonese and Mantigola Bajonese, Wakatobi Regency, South-East Sulawesi Province)
Abstrak: The economic and social transformation of Bajonese indicate that local communities are able to do social mobility by mean of business expansion in the direction of capitalism way of production. Social and economic transformation by Bajonese at the present is also refers to the changes in rural society based on monetary and the capitalist market mechanism. Mola is unique community which has transformated towards capitalism. In contrast, Mantigola tend to be persistent therefore based on the research problem, the purposes of this study are : (1) to understand how is the historical development of local community with the formation of local capitalism in Mola and Mantigola; (2) To understand and analyze the differences of cultural values orientation in Bajo, where Mola is more likely to be local capitalism actor, while Mantigola still maintaining the traditional lifestyle.
Keyword: