Judul: Optimasi Model Prediksi Kematangan Buah Mangga Arumanis Dengan Menggunakan Partial Least Square dan Linear
Abstrak: Mangga adalah salah satu tanaman tropis yang terkenal di seluruh dunia. Buah ini disukai karena rasanya yang lezat serta dapat dimakan secara langsung ataupun diolah terlebih dahulu. Mangga adalah salah satu tanaman hortikultura yang potensial di pasar Indonesia. Pada tahun 2021, produksi mangga mencapai 2.835.442 ton yang menjadikan mangga sebagai buah yang paling banyak diproduksi keempat setelah pisang, nanas, dan jeruk. Namun, terdapat beberapa permasalahan dalam pengiriman buah mangga kepada konsumen dimana buah bisa jadi busuk saat diterima oleh konsumen. Penelitian sebelumnya telah dilakukan untuk mengukur tingkat kematangan, tingkat keasaman, kadar TPT, tingkat kekerasan, dan kadar pati buah mangga arumanis. Penelitian tersebut masih memiliki kekurangan, yaitu prediksi yang kurang baik dan waktu untuk memperoleh hasil prediksi yang relatif lama karena data masukan memiliki dimensi yang besar. Penelitian ini menunjukan bahwa penambahan PLS dan LDA dalam model prediksi kematangan buah mangga untuk melakukan reduksi dimensi memberikan pengaruh dalam meningkatkan akurasi dari 91,43% menjadi 92,098% dengan waktu prediksi sebesar 0,0315 detik., Mango is one of the famous tropical plants around the world. This fruit is preferred because it tastes delicious and can be eaten directly or processed first. Mango is one of the potential horticultural crops in the Indonesian market. In 2021, mango production will reach 2,835,442 tons, making mango the fourth most produced fruit after bananas, pineapples and oranges. However, there are several problems in the delivery of mangoes to consumers where the fruit can be rotten when received by consumers. Previous research has been conducted to measure the level of ripeness, acidity level, TPT level, hardness level, and starch content of arumanis mangoes. This research still has drawbacks, namely poor predictions and relatively long time to obtain predictive results because the input data has large dimensions. This study shows that the addition of PLS and LDA in the prediction model of ripeness of mango fruit to perform dimension reduction has an effect in increasing accuracy from 91.43% to 92.098% with a prediction time of 0.0315 seconds.
Keyword: arumanis mango, classification, LDA, PLS, regression

Judul: Pengembangan Model Cerdas Prediksi Kematangan Mangga Arumanis menggunakan Spektroskopi Near Infrared dan Machine Learning
Abstrak: Tahap grading merupakan tahap awal yang menentukan keberhasilan dalam perdagangan mangga. Mangga Arumanis memiliki kesulitan lebih tinggi dalam grading karena tidak mengalami perubahan fisik atau warna kulit yang jelas selama pematangan. Aspek subyektifitas dan ketidakkonsistenan penilaian secara fisik serta tidak efisiennya penggunaan parameter kimiawi yang bersifat destruktif maka spektroskopi Near Infrared (NIR) digunakan sebagai metode non destruktif untuk mengukur kandungan kimia mangga. Spektroskopi NIR mampu memberikan informasi kimia dan struktur sampel dalam waktu yang cepat serta memungkinkan penggunaan secara portabel. Pengukuran sampel buah menggunakan NIR memiliki tantangan karena spektral yang terekam mengandung campuran penyerapan cahaya dan efek hamburan, oleh karena itu preprocessing melalui transformasi spektral merupakan tahapan penting dalam pengolahan NIR. Terdapat beberapa metode preprocessing seperti, eliminasi noise dengan membatasi nilai amplitudo spektral, pengurangan efek trend, dan koreksi non-linear yang disebabkan perbedaan kondisi saat pengukuran. Penggunaan metode transformasi spektral terbaik sering ditentukan melalui trial and error, dengan membandingkan antar operator sehingga membutuhkan kecermatan dan waktu lama. Kehadiran machine learning telah menghasilkan metode pembelajaran terotomasi dan penyetelan hyperparameter untuk mencari model yang dioptimalkan lebih lanjut. Efek dari nilai parameter yang berbeda pada operator transformasi spektral terhadap kinerja model jarang dipelajari secara mendalam. Tujuan pertama pada penelitian ini yaitu untuk menerapkan machine learning untuk menguji kombinasi 11 operator transformasi spektral secara cepat dan bersamaan, sehingga dapat menemukan strategi transformasi spektral yang efektif. Penelitian dengan perangkat NIR hingga saat ini telah mampu memprediksi atribut internal mangga (misalnya pati, kekerasan, drymatter, total padatan terlarut (TPT), dan keasaman) menggunakan beberapa teknik regresi. Hasil prediksi kemudian digunakan untuk menentukan nilai kematangan dengan metode threshold atau estimasi, pendekatan ini disebut klasifikasi tidak langsung. Sebagian tinjauan literatur banyak menyarankan menggunakan klasifikasi tidak langsung untuk prediksi tingkat kematangan namun akhir-akhir ini hasil penelitian menyatakan bahwa pendekatan klasifikasi langsung memiliki kinerja lebih baik dibandingkan pendekatan tidak langsung. Tujuan kedua dan ketiga penelitian ini yaitu mengembangkan model prediksi tingkat kematangan mangga Arumanis dengan membandingkan akurasi pendekatan klasifikasi langsung dan tidak langsung, dengan usulan kebaruan penerapan metode klasifikasi dan logika fuzzy pada pendekatan klasifikasi tidak langsung. Penggunan logika fuzzy dikarenakan kemampuannya untuk memecahkan masalah ketidakpastian dan untuk mewakili informasi yang ambigu serta cocok karena basisnya adalah pengalaman atau pengetahuan ahli. Pemodelan klasifikasi langsung dengan input prediktor nilai reflectance spektral dengan rentang 1350-2500 nm dan label referensi didasarkan pada tingkat kematangan oleh ahli berdasarkan umur mangga (HSBM) dengan perlakuan transformasi spektral, hyperparameter tuning, dan validasi silang dilakukan menggunakan 10 fold dengan pengulangan sebanyak 3 dan pemilihan sampel secara acak memiliki akurasi pengujian sebesar 81,43% dengan classifier LDA (solver ’eigen’, n_components=1) mengungguli SVM, MLP, DT, dan KNN. Operator transformasi spektral mampu memberikan input optimal pada model klasifikasi yaitu CLIP, DETREND, EMSC, dan SAVGOL dengan poly_order=3, deriv_order=3, filter_win=5. Pemodelan pendekatan klasifikasi tidak langsung diawali tahap prediksi atribut mangga dengan model regresi. Pada pemodelan regresi, input prediktor adalah nilai reflectance spektral sedangkan label referensi didasarkan pada nilai atribut mangga (keasaman, TPT, kekerasan dan pati) hasil analisis destruktif. Penentuan 4 atribut tersebut dikarenakan kemampuan dalam penentuan rasa, kandungan gula, tekstur dan kualitas daging buah sesuai dengan preferensi konsumen dan berkorelasi dengan tingat kematangan. Perbandingan 4 regressor dengan transformasi spektral
Keyword: klasifikasi, machine learning, spektroskopi NIR, tingkat kematangan, transformasi spektral

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: