Judul: Object tracking dan analisis citra digital untuk Kuantifikasi morfologi tanaman in vitro hasil teknologi kultur jaringan
Abstrak: Kultur jaringan merupakan suatu teknik yang digunakan untuk memperbanyak tanaman secara aseksual. Sebagian kecil dari organ tanaman yang disebut eksplan seperti daun, tunas atau akar diambil untuk kemudian ditempatkan pada sebuah tabung yang steril, didalamnya terdapat media tanam yang mengandung campuran nutrisi, gula, vitamin dan hormon dengan komposisi tertentu sehingga eksplan dapat tumbuh dengan cepat dan membentuk sebuah tanaman yang utuh. Dengan metode ini, perbanyakan tanaman dapat dilakukan kapan saja (tidak tergantung musim) dan dalam waktu yang relatif singkat, selain itu tanaman yang dihasilkan akan mempunyai sifat sama atau seragam dengan induknya sehingga banyak digunakan untuk kebutuhan penelitian dan konservasi tanaman. Untuk tujuan penelitian, sering dibutuhkan data kuantitatif variabel-variabel morfologi tanaman (seperti jumlah daun, jumlah akar, jumlah batang, luas penampang daun dan intensitas kehijauan daun) sehingga dapat dilakukan pengolahan data dengan metode-metode statistik untuk tujuan penarikan kesimpulan lebih lanjut. Namun, pengukuran secara manual untuk mendapatkan data-data kuantitatif tersebut terkadang membutuhkan destructive test, kalaupun tidak pasti terjadi kontak fisik dengan tanaman yang mengakibatkan kemungkinan besar tanaman tidak dapat melanjutkan pertumbuhannya karena kontaminasi dari mikroorganisme lain. Untuk mengatasi kendala tersebut, beberapa peneliti mencoba untuk memanfaatkan teknologi computer vision sehingga kontak fisik dan destructive test dapat dihindari. Pengukuran dilakukan terhadap citra digital dari tanaman dan melalui penerapan teknik-teknik image processing, data yang terkandung dalam citra digital kemudian dirubah menjadi informasi morfologi tanaman. Hasilnya cukup memuaskan, hanya saja sistem yang dikembangkan pada penelitian-penelitian tersebut belum dipersiapkan untuk dapat bekerja secara otomatis dan real time.
Keyword: Image analysis, Pattern recognition, In vitro, Tissue culture, Morphology

Judul: Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Dan Algoritma Genetik Untuk Optimasi Komposisi Media Pembesaran Plantlet Anggrek Dendrobium Kanayao Secara In-Vitro
Abstrak: Tanaman anggrek merupakan salah satu tanaman hias yang menarik dan dikenal luas oleh masyarakat. Indonesia memiliki potensi besar bagi perkembangan komoditas florikultura ini. Tanaman anggrek diperkirakan berjumlah 20 000 - 30 000 jenis dan kurang lebih 5 000 jenis di antaranya terdapat di Indonesia (Darmono, 2003). Potensi ini didukung oleh kondisi iklim Indonesia yang cocok bagi perkembangan tanaman ini. Hanya saja potensi ini belum dikembangkan secara optimal. Badan Pengembangan Ekspor Nasional, Departemen Perdagangan Republik Indonesia (2006) menyebutkan ekspor anggrek nasional masih tertinggal dibanding negara lain seperti Malaysia, Thailand, Taiwan, dan Singapura. Indonesia hanya mampu menghasilkan tiga juta dolar AS atau sekitar dua persen dari total perdagangan anggrek dunia yang mencapai 150 juta dolar AS. Untuk mengoptimalkan potensi yang cukup besar ini perlu dilakukan langkah-langkah strategis untuk memajukan industri anggrek di Indonesia. Salah satunya adalah dengan memanfaatkan teknologi kultur jaringan. Ada beberapa hal yang penting dan menentukan keberhasilan teknik kultur jaringan, salah satunya adalah media tanam yang digunakan. Beberapa media yang umum digunakan antara lain media Murashige & Skoog (MS), media Vecin & Went dan lain-lain. Media-media tersebut telah teruji memberikan hasil yang baik namun media-media tersebut relatif mahal. Oleh karena itu perlu dicari alternatif media lain yang lebih ekonomis serta praktis digunakan. Dalam hal ini penggunaan kombinasi pupuk daun dan bahan organik kompleks yang berasal dari bahah-bahan seperti ekstrak buah pisang, ekstrak buah tomat, air kelapa dan lain-lain menjadi alternatif yang perlu dipertimbangkan. Kendala dalam pemanfaatan kombinasi pupuk daun dan bahan organik kompleks sebagai media kultur jaringan alternatif adalah penentuan komposisi bahan-bahan tersebut yang dapat memberikan hasil optimum. Dalam permasalahan ini, aplikasi kecerdasan buatan (artificial intelligence) berupa jaringan syaraf tiruan (artificial neural network) dan algoritma genetik (genetic algorithms) bisa menjadi salah satu solusi potensial. Tujuan penelitian ini adalah membuat model pendugaan pertumbuhan plantlet anggrek selama pengkulturan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan. Model ini kemudian digunakan untuk menentukan komposisi pupuk daun dan ekstrak buah pisang yang optimum sebagai alternatif media kultur jaringan dengan menggunakan algoritma genetik. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Oktober - Desember 2006 di Laboratorium Bioteknologi - Kultur Jaringan Departemen Agronomi dan Hortikultura, Fakultas Pertanian Institut Pertanian Bogor. Bahan yang digunakan adalah plantlet anggrek Dendrobium Kanayao, media MS, pupuk daun Hyponex 20-20-20, pisang ambon lumut, aquades, zat pengatur tumbuh berupa auksin (NAA) dan sitokinin (BAP), spiritus, aluminium foil, alkohol, agar, dan gula. Sedangkan peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah botol ukur, pembakar spiritus, hand sprayer, pinset, erlenmeyer, gelas piala, gelas ukur, pipet, cawan petri, labu bakar, pH meter, autoklaf, neraca analiktik, penggaris, laminar air flow cabinet (LAC), lampu fluorescent dan rak-rak kultur, serta komputer.
Keyword: 

Judul: Truncated Stop Loss as a Optimal Solution of Reinsurance Agreement in One-Period Model
Abstrak: Reinsurance is one of risk management efforts of an insurance company, which is called the cedent. Similar with insurance, reinsurance constitutes the cedent to pay the premium. We consider one-period reinsurance model and derive a rule which minimizes the ruin probability of the cedent for a fixed reinsurance premium. Therefore, it is needed to construct an optimal reinsurance agreement for the cedent. The premium is calculated according to four different principles, i.e. economic, generalized zero-utility, Esscher, and mean-variance principles. Stop loss is a reinsurance contract which protect the insurance company for losses that exceed a certain amount. The result of this research shows that a truncated stop loss is an optimal agreement in the class of all reinsurance contracts with various premiums calculated using above mentioned principles.
Keyword: