Judul: Artificial Neural Network Modeling for Nutrient Solution Outflow Volume from Drip Irrigation Hydroponic System of Melon Plants in Vegetative Phase
Abstrak: Hubungan antara parameter lingkungan pertumbuhan tanaman melon pada sistem hidroponik irigasi tetes di dalam greenhouse dan kondisi tanaman melon terhadap outflow volume larutan nutrisi perlu diketahui sebagai dasar optimasi pemberian larutan nutrisi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Artificial Neural Network (ANN) parameter lingkungan pertumbuhan tanaman melon dan kondisi tanaman terhadap outflow volume larutan nutrisi menggunakan algoritma backpropagation. Model ANN yang dikembangkan menggunakan 596 data set yang dikumpulkan selama proses budidaya tanaman melon fase vegetatif pada sistem hidroponik irigasi tetes di dalam greenhouse. Pengembangan model ANN dilakukan dengan menentukan parameter model ANN terbaik yaitu meliputi learning rate initial, momentum, hiden layer size, dan maximum iteration. Parameter input meliputi intensitas radiometrik cahaya matahari, suhu udara, kelembapan relatif udara, umur tanaman, luas daun, tinggi tanaman, dan inflow volume larutan nutrisi, sedangkan parameter outputnya adalah outflow volume larutan nutrisi. Model ANN yang dikembangkan ternyata dapat memprediksi nilai outflow volume larutan nutrisi dengan kinerja yang sangat baik yaitu dengan nilai 0,96570 untuk R2, 45,28986 untuk RMSE, dan 6,94 % untuk MAPE., The relationship between environmental parameters of melon plant growth in a hydroponic drip irrigation system in a greenhouse and melon plant conditions on the outflow volume of nutrient solution needs to be known as the basis for optimization of nutrient solution supply. This study aims to develop an Artificial Neural Network (ANN) model for melon plant growth environmental parameters and plant conditions on the outflow of nutrient solution volume using the backpropagation algorithm. The ANN model was developed using 596 data sets collected during the vegetative phase of melon cultivation in a drip irrigation hydroponic system in a greenhouse. The development of the ANN model is done by determining the best ANN model parameters, which include initial learning rate, momentum, hidden layer size, and maximum iteration. The input parameters include the radiometric intensity of sunlight, air temperature, relative humidity, plant age, leaf area, plant height, and inflow volume of nutrient solution, while the output parameter is outflow volume of nutrient solution. The ANN model developed was able to predict the value of the nutrient solution volume outflow with very good performance, namely with a value of 0.96570 for R2, 45.28986 for RMSE, and 6.94 % for MAPE.
Keyword: artificial neural network, drip irrigation, hydroponic, melon plants, outflow volume of nutrient solution

Judul: Optimasi Pemberian Volume Larutan Nutrisi Tanaman Melon pada Fase Vegetatif Menggunakan Algoritma Genetika
Abstrak: Budidaya tanaman melon membutuhkan pemeliharaan secara cermat dan intensif karena tanaman melon sangat peka terhadap perubahan lingkungan dan mudah terserang penyakit. Budidaya tanaman melon di dalam rumah tanaman menjadi salah satu solusi yang baik untuk mengurangi risiko tersebut. Penggunaan sistem irigasi tetes diperlukan untuk memasok larutan nutrisi guna memenuhi kebutuhan tanaman melon terhadap air dan unsur hara. Larutan nutrisi untuk tanaman melon perlu diberikan pada tingkat optimum guna menghindari kekurangan maupun kelebihan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi volume pemberian larutan nutrisi untuk tanaman melon dengan fungsi tujuan meminimalkan volume limpasan. Optimasi dilakukan menggunakan algoritma genetika. Hasil optimasi menggunakan algoritma genetika menunjukkan bahwa volume larutan nutrisi yang optimum untuk tanaman melon adalah sebesar 110 mL/hari untuk HST 10, 176 mL/hari untuk HST 14, 280 mL/hari untuk HST 18, 412 mL/hari untuk HST 22, 264 mL/hari untuk HST 26, dan 673 mL/hari untuk HST 30. Perbandingan hasil optimasi dengan kebutuhan air tanaman yang dihitung menggunakan rumus empiris memberikan nilai R2 sebesar 0.9905.
Keyword: drip irrigation, genetic algorithm, melon plant, nutrition solution volume, optimization

Judul: Isolasi komponen hemotoksin bisa ular kobra (Naja naja sputatrix)
Abstrak: Elisa ular adalah racun yang diproduksi oleh kelenjar bisa dan digunakan ular untuk mempertahankan dinat mencari mangsa. Bisa ini merupakan campuran dari berbagai komponen. Enzim adalah kompoth utama selain air. Enzim pada bisa ular sangat beragam jenis dan fungsinya. Fosfolipase dan arginin ipadase adalah enzim yang sering terdapat dalam bisa ular dan telah digunakan pada penanganan penyak seperti trombosis Penttian ini bertujuan mengisolasi komponen dari bisa ular kobra dan mengujinya menggunakan sel darah merah sapi 4% untuk aktivitas hemolisis dan bekuan fibrin sapi untuk aktivitas fibrinolisis. Uji aktivitas dilakukan terhadap ekstrak kasar dan fraksi kolom bisa ular. Fraksi kolom diperoleh dari pemurutan ekstrak kasar menggunakan kromatografi filtrasi gel (Sephadex G-75) untuk memperoleh fraksa paksu dengan serapan tertinggi pada A. 280 nm. Ekstrak kasar dan fraksi kolom dengan serapan tertinggi dilakukan pengukuran kandungan protein, Fraksi aktif hasil uji aktivitas selanjutnya ditentukan berat molekulnya (BM) dengan elektroforesis SDS PAGE. Basaglar kobra merupakan cairan pekat berwarna kuning dengan kadar air 71.45%. Dari hasil uji aktivitas diperoleh bisa ular hanya memiliki aktivitas hemolisis sel darah merah sapi secara langsung. Aktivitas ini ditunjukkan oleh fraksi kolom nomor 15 dan 16 tetapi tidak dalam ekstrak kasar. Penurunan konsentrasi ekstrak kasar tidak mempengaruhi terhadap adanya aktivitas hemolisis. Hal ini diduga karena mungkin terdapat inhibitor dalam ekstrak kasar bisa. Inhibitor memiliki BM yang berbeda dengan enzim hemalisis sehingga dapat dipisahkan menggunakan filtrasi gel. Berdasarkan hasil elektroforesis diperolch enzim bemolisis terdapat dalam ekstrak kasar dan tersebar pada fraksi kolom nomor 15 dan 16 dengan BM sekitar 27300 Da
Keyword: