Judul: Optimasi Multi-Layer Perceptron Pada Model Prediksi Karakteristik Musim Hujan Dan Kemarau Di Kabupaten Pacitan
Abstrak: Pengetahuan mengenai karakteristik musim hujan dan musim kemarau di suatu tahun adalah informasi yang bermanfaat bagi sektor pertanian. Akan tetapi, karakteristik musim hujan dan musim kemarau di Indonesia tidak selalu sama setiap tahunnya, dikarenakan musim di Indonesia terpengaruh oleh fenomena iklim global. Oleh karena itu, analisis dan prediksi karakteristik musim hujan dan kemarau di Indonesia perlu dilakukan. Salah satu caranya ialah dengan menerapkan multi-layer perceptron (MLP) dalam melakukan pemodelan karakteristik musim hujan dan kemarau. Kemudian, suatu upaya optimasi perlu dilakukan untuk mendapatkan model MLP yang baik, salah satunya adalah optimasi menggunakan particle swarm optimization (PSO). Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan optimasi multi-layer perceptron (MLP) menggunakan particle swarm optimization (PSO) pada pemodelan prediksi awal musim hujan (AMH), awal musim kemarau (AMK), panjang musim hujan (PMH), dan panjang musim kemarau (PMK) pada 3 stasiun cuaca di Kabupaten Pacitan (Arjosari, Kebon Agung, dan Pringkuku) berdasarkan masukan berupa data luaran general circulation model (GCM). Data luaran GCM yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 12 model, yang masing-masing model GCM dicari model prediksi karakteristik musim hujan dan musim kemarau terbaiknya. Penelitian yang dilakukan terdiri atas beberapa pekerjaan utama, yaitu penentuan karakteristik musim hujan dan musim kemarau berdasarkan akumulasi anomali curah hujan harian, pemilihan dan reduksi dimensi luaran GCM menggunakan principal component analysis (PCA), proses pelatihan, pengujian, dan optimasi MLP, serta proses analisis dan evaluasi hasil. Proses optimasi MLP dilakukan dengan mengoptimasi bobot awal MLP sebelum pelatihan. Sementara itu, analisis dan evaluasi dilakukan dengan membandingkan hasil pemodelan yang dioptimasi PSO dengan hasil pemodelan tanpa optimasi serta analisis menggunakan diagram Taylor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada stasiun cuaca Arjosari, pemodelan pada 8 dari 12 model GCM memberikan hasil yang lebih baik daripada pemodelan tanpa optimasi. Sementara itu, pada stasiun cuaca Kebon Agung dan Pringkuku, pada masing-masing stasiun cuaca hanya 5 pemodelan dari 12 model GCM yang memberikan hasil yang lebih baik saat dioptimasi. Ketika hasil pemodelan terbaik tiap luaran GCM digabungkan dan dirata-ratakan, hasil prediksi karakteristik musim hujan dan kemarau memiliki performansi yang baik, dengan rincian koefisien korelasi (r) pada stasiun cuaca Arjosari, Kebon Agung, dan Pringkuku berturut-turut adalah 0.962, 0.97, dan 0.974 serta root mean squared error (RMSE) pada stasiun cuaca Arjosari, Kebon Agung, dan Pringkuku berturut-turut adalah 2.031, 2.609, dan 1.79.
Keyword: general circulation models, karakteristik musim hujan, karakteristik musim kemarau, multi-layer perceptron, particle swarm optimization

Judul: Model Prediksi Awal Musim Kemarau dan Awal Musim Hujan (Studi Kasus: Kabupaten Malang).
Abstrak: Informasi prediksi awal musim dapat menjadi dasar dalam pengurangan tingkat risiko iklim dan perencanaan kegiatan pada sektor pertanian. Informasi tersebut diperlukan di wilayah Kabupaten Malang karena wilayah ini memiliki potensi rawan bencana dan memiliki lahan pertanian yang cukup luas. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi awal musim di Kabupaten Malang. Penentuan awal musim di Kabupaten Malang menggunakan metode akumulasi anomali curah hujan harian. Awal Musim Kemarau (AMK) rata-rata terjadi pada 1 Mei (Julian Day ke-122), sedangkan Awal Musim Hujan (AMH) rata-rata terjadi pada 3 November (Julian Day ke-308). Model prediksi AMK dan AMH menggunakan prediktor tekanan permukaan laut rata-rata, Outgoing Longwave Radiation (OLR), serta angin zonal 200 hPa dan 925 hPa dengan menggunakan metode Principle Component Regression (PCR). Model prediksi AMK paling baik menggunakan prediktor pada bulan Februari yang memiliki koefisien determinasi (R2) sebesar 80.1%, RMSE sebesar 10.71 hari, dan koefisien korelasi mencapai 0.89. Model prediksi AMH paling baik menggunakan prediktor pada bulan Agustus yang memiliki koefisien determinasi (R2) sebesar 90.8%, RMSE sebesar 5.53 hari, dan koefisien korelasi mencapai 0.95.
Keyword: awal musim hujan, awal musim kemarau, model prediksi, PCR

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: