Judul: Context model automata CMA pada prediction by partial match PPM untuk kompresi teks
Abstrak: Context model automata (CMA) adalah salah satu teknik pemodelan berbasis context untuk kompresi data yang menggunakan finite state automata (FSA) (Franti dan Hatakka, 1998). CMA dapat memodelkan context sampai panjang context minimum (order-1) yang terdapat dalam setiap state pada automata. CMA juga bisa digunakan sebagai alat bantu dalam menganalisis perilaku dari model-model context dan mendesain model context yang baru. Oleh karena itu CMA dapat mensimulasikan metode- metode pemodelan context yang lain. Seperti pemodelan berbasis context lainnya CMA hanya ditujukan untuk memodelkan data saja. Oleh karena itu, CMA harus diintegrasikan dengan beberapa komponen lain agar dapat membentuk suatu teknik pemampatan yang utuh. Prediction By Partial Match (PPM) merupakan salah satu metode yang menggunakan context dalam proses penghitungan distribusi peluang karakter-karakter yang akan dikodekan. Ide dasar dari PPM adalah melakukan prediksi karakter apa yang akan mengikuti rangkaian karakter yang telah muncul dalam model (context). Dari sinilah peluang setiap karakter yang mungkin mengikuti context tersebut didapatkan. Dalam penggunaan context yang akan memprediksi sebuah karakter yang akan dihitung peluangnya PPM memakai panjang context yang berbeda-beda. Jika suatu panjang context tidak dapat memprediksi sebuah karakter, maka PPM akan beralih pada panjang context lain yang lebih pendek (satu karakter). Proses perpindahan dari satu context ke context yang lain ini dilakukan oleh metode escape. Dalam proses pergantian penggunaan context untuk memprediksi peluang ini harus dapat dipastikan agar tidak ada satu karakter yang diprediksi oleh dua context yang berbeda agar peluang setiap karakter dapat dihitung lebih akurat. Permasalahan ini ditangani oleh sebuah metode yang disebut exclusion. Prediction By Partial Match (PPM) merupakan sebuah model peluang yang terbaik. PPM dapat memodelkan sebuah file sehingga dihasilkan file terkompresi dengan bit rate 2.2 per karakter. Tetapi disamping keunggulannya ini PPM cukup sulit dipelajari perilakunya. Oleh karena itu digunakan konsep CMA untuk mensimulasikan proses-proses yang terjadi pada PPM. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari algoritma CMA yang diterapkan pada konsep PPM, merancang dan menganalisis algoritma, serta membuktikan bahwa segala proses yang ada pada CMA setelah diterapkan pada PPM tidak melanggar segala ketentuan/syarat yang ada pada CMA. Dalam penelitian ditemukan bahwa perilaku dari PPM adalah selalu melakukan pembuatan context, perkembangan context sangat cepat, dan pengkodean suatu karakter selalu dimulai dari context dengan panjang maksimum. Sementara kelebihannya adalah dapat mengadaptasi sumber data dengan cepat, mempunyai initial automata (automata awal) yang baik, dan dapat menghitung peluang lebih akurat. Selain itu, penerapan konsep CMA pada PPM tidak melanggar segala ketentuan/syarat yang ada pada CMA. Oleh karena itu, CMA dapat digunakan untuk mensimulasikan PPM. Sedangkan kompleksitas algoritma PPM sendiri adalah O(n)
Keyword: PPM, CMA, context, finite state automata, distribusi peluang, pengkodean, prediksi, escape, exclusion, arithmetic coding, entropy

Judul: Sintesis dan Karakterisasi C-Dot Berbahan Kimia, Limbah Oli dan Kayu Secang yang Diaplikasikan Sebagai Indikator Asam-Basa
Abstrak: Algoritme Motivated Particle Swarm Optimization (MPSO) adalah algoritme yang dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah pencarian target, dimana setiap partikel dalam algoritme MPSO memiliki satu motivasi komputasional yang memungkinkannya memiliki perilaku yang berbeda. Algoritme MPSO menemukan lebih banyak target dan memberikan distribusi robot yang lebih merata dibandingkan dengan algoritme PSO dasar. Algoritme MPSO menggunakan topologi ring untuk komunikasi antar partikel. Pada dunia nyata, pola komunikasi topologi ring sulit untuk diimplementasikan karena terdapat keterbatasan jangkauan komunikasi. Motivated Guaranteed Convergence Particle Swarm Optimization (MGCPSO) merupakan algoritme pengembangan dari MPSO yang menggunakan topologi nearest neighbor, dimana setiap partikel akan terhubung dengan partikel lain yang berada dalam jangkauannya sehingga dapat diimplementasikan dalam dunia nyata. Algoritme MGCPSO memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan algoritme MPSO dalam menemukan target dan mengalokasikan partikel ke target. Pada algoritme MPSO dan MGCPSO, setiap partikel hanya memiliki satu motivasi komputasional yang tetap. Hal ini mengakibatkan terdapat partikel yang cenderung terus melakukan eksplorasi dan tidak teralokasi pada target di akhir iterasi. Algoritme Adaptive MPSO merupakan pengembangan dari algoritme MPSO dengan menambahkan karakter adaptif yang memungkinkan setiap partikel memiliki motivasi komputasional yang berubah terhadap waktu. Algoritme Adaptive MPSO dapat meningkatkan efektivitas algoritme MPSO pada beberapa skenario. Penelitian ini akan mengembangkan algoritme MGCPSO dengan menambahkan karakter adaptif serta mempertimbangkan parameter robot e-Puck. Hasil pengujian menunjukkan algoritme Adaptive MGCPSO dengan karakter adaptif baru (AMGCPSO*) memiliki kinerja yang lebih baik daripada algoritme MGCPSO dan AMGCPSO ketika jarak antar target cukup berdekatan dan inisialisasi robot dilakukan pada satu titik di dekat batas ruang pencarian. Algoritme AMGCPSO* memiliki kinerja yang lebih baik dalam rata-rata jumlah target yang ditemukan dan memiliki persebaran robot terhadap target yang lebih merata daripada algoritme MGCPSO. Pada skenario lain yang diujikan, algoritme AMGCPSO* memiliki kinerja yang sama baiknya dibandingkan dengan algoritme MGCPSO dan AMGCPSO.
Keyword: computational motivation, multi-robot search, particle swarm optimization

Judul: Kajian vaksinasi Infectious Bursal Disease (IBD) dengan uji serologi dan Imunohistokimia pada broiler
Abstrak: In Indonesia,Infectious Bursal Disease (IBD)has been an important poultry disease because of its immunosuppressive and mortality impacts.To prevent the disease, avariety ofvaccines containing different IBD virus strainsare currently available in the market. This study was aimed to compare IBD vaccination strategies using 3 different vaccines in broiler chicken followed by challenge using Indonesian field virus (Kediri strain from East Java, Indonesia). There were 8 broiler groups, group I as infection control (did not vaccine, but infected), and group NI as vaccine negative control (did not infected, and did not vaccine). Vaccine used in this study are vaccine strain W2512 (intermediate plus vaccine) which applied at hatchery, vaccine strain D78 (intermediate vaccine) which applied at 13 days and vaccine strain 228E (intermediate plus vaccine) which applied at 13 days. Evaluation antibody titer by using Enzyme Linked Immunosorbent Assay/ELISA method at 21 and 29 days, demonstrated that there were no significantly difference among all groups. Applied of vaccination made decreased in bursal index while infection of IBD will increasing in bursal index. Immunohistochemistry works showed that there were positive immunoreactivities results by using field virus primary antibody in both vaccinated groups and infected groups
Keyword: