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: Optimasi Cascade Neural Network Dengan Genetic Algorithm Pada Prediksi Awal Musim Hujan Di Kabupaten Pacitan Berdasarkan Data Gcm
Abstrak: Di Indonesia, pertanian menjadi sektor penting dalam pembangunan ekonomi nasional. Awal musim hujan merupakan salah satu variabel iklim yang dapat mempengaruhi produksi pertanian. Perubahan awal musim hujan dapat berdampak pada terjadinya kegagalan panen. Penelitian ini mengembangkan model untuk memprediksi awal musim hujan menggunakan cascade neural network (CNN) yang dioptimasi menggunakan genetic algorithm (GA) berdasarkan data global circulation model (GCM). Data observasi menggunakan data curah hujan dari 3 stasiun cuaca, yaitu Arjosari, Kebon Agung, dan Pringkuku. Data curah hujan diolah menjadi data awal musim hujan berdasarkan kriteria akumulasi anomali curah hujan harian. Data yang digunakan untuk memprediksi adalah data GCM antara tahun 1983 – 2011 dari 3 model, yaitu CMC1-CanCM3, CMC1-CanCM4, dan NCEP-CSFv2. Data GCM yang digunakan pada issued time bulan Juni dengan lead time bulan Juni, Juli, dan Agustus. Variabel GCM yang digunakan adalah total precipitation, sea surface temperature, dan reference temperature. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah mengolah data curah hujan menjadi data awal musim hujan, pemilihan dan reduksi data GCM dengan principal component analysis (PCA), membagi data menjadi data latih dan data uji dengan k-fold cross validation, pemodelan dengan CNN biasa dan pemodelan dengan CNN yang dioptimasi dengan GA, dan terakhir dilakukan analisis dan evaluasi. Optimasi GA dilakukan pada arsitektur CNN, yaitu untuk menemukan arsitektur hidden neuron yang terbaik dan menghasilkan peningkatan nilai akurasi koefisien korelasi (r). Analisis dan evaluasi dilakukan dengan membandingkan hasil akurasi sebelum dioptimasi dan setelah dioptimasi dengan GA. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa optimasi CNN dengan GA berhasil dilakukan. Hal ini terlihat dari nilai akurasi r yang meningkat di setiap stasiun cuaca. Selain itu, nilai AMH yang diperoleh pada masing-masing model GCM di setiap stasiun cuaca menunjukan telah memiliki pola yang cukup sesuai dengan nilai AMH aktual. Pada stasiun cuaca Arjosari, arsitektur terbaik yang dihasilkan memiliki akurasi nilai r 0,89 dan RMSE 25 dengan akurasi sebelum dioptimasi dengan GA adalah r 0,6 dan RMSE 32. Pada stasiun cuaca Kebon Agung, arsitektur terbaik yang dihasilkan memiliki akurasi nilai r 0,86 dan RMSE 9 dengan akurasi sebelum dioptimasi dengan GA adalah r 0,3 dan RMSE 11. Pada stasiun cuaca Pringkuku, arsitektur terbaik yang dihasilkan memiliki akurasi nilai r 0,87 dan RMSE 24 dengan akurasi sebelum dioptimasi dengan GA adalah r 0,5 dan RMSE 12. Namun, arsitektur terbaik yang dihasilkan memiliki parameter yang berbeda di setiap stasiun cuaca.
Keyword: awal musim hujan, cascade neural network, genetic algorithm, global circulation model

Judul: Duodenal Histopathology of Pediatric Rat (Rattus norvergicus)&#160;Fed with Orange Juice (Citrus sinensis)
Abstrak: This research investigates the impact of orange juice consumption on the histological structure of the duodenum, a critical site for nutrient absorption and digestion. Focusing on pediatric animals, orange juice (with a pH of 3) was administered to post-weaning rats aged 4 weeks to 6 weeks at dosages ranging from 0g/kg BW to 20g/kg BW over two weeks. Duodenal histopathology was assessed, focusing on parameters such as the quantity of crypts of Lieberkuhn, as well as the length, height, width, and depth of villi (measured in µm). Anatomical pathology examination included measurements of the length and width of the duodenum (also in µm), as well as the color mean (OD). The research findings indicate no significant changes in histopathology or anatomy pathology of the duodenum. This suggests that young individuals can adapt to acidic challenges without compromising gastrointestinal health. These findings offer reassurance regarding the short-term consumption of acidic orange juice (with a pH of 3) with minimal risks to intestinal integrity, both during growth and development.
Keyword: acidic changes