Judul: Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Pengaturan Larutan Nutrisi Hidroponik Nutrient Film Technique
Abstrak: Perserikatan Bangsa-Bangsa memprediksikan populasi seluruh dunia pada tahun 2050 sebesar 9.7 miliar orang. Lebih dari setengah populasi manusia hidup di daerah perkotaan pada tahun 2016 dan akan terus bertambah. Semakin bertambahnya populasi manusia di perkotaan dapat mempengaruhi kehidupan, salah satunya pertanian. Model pertanian yang dapat diimplementasikan di daerah perkotaan adalah hidroponik. Kualitas dan kuantitas pada hidroponik dapat ditingkatkan apabila larutan nutrisi yaitu EC (Electrical Conductivity) dan derajat keasaman (pH) diatur sesuai dengan kebutuhan tanaman. Pengontrolan larutan nutrisi hidroponik dapat dilakukan dengan menggunakan aturan yang diterapkan pada sensor, tetapi membutuhkan daya besar, karena melakukan pendeteksian EC dan pH level secara terus menerus. Algoritme Jaringan Saraf Tiruan (JST) backpropagation dalam pendeteksian EC dan pH level dilakukan hanya sekali dalam periode pengecekan, sehingga mampu menghemat penggunaan daya. Model terbaik yang didapatkan dari JST backpropagation adalah dengan parameter, 1 hidden layer, 8 neuron hidden layers, learning rate 0.8, menghasilkan Mean Square Error (MSE) sebesar 47.418 x 10-3. Root Mean Square Error (RMSE) yang didapatkan, 9.43 untuk Pompa A, 5.38 untuk Pompa B, 1.4 untuk Pompa C, 1.41 untuk Pompa D. Tingkat akurasi yang didapatkan 90.05% untuk Pompa A, 90.78% untuk Pompa B dan 91.35% untuk Pompa C dan 91.25% untuk Pompa D. Dari hasil penelitian penggunaan daya untuk JST lebih sedikit dibandingkan dengan pengaturan larutan nutrisi berdasarkan aturan dari sensor dengan total rata-rata penggunaan daya untuk JST backpropagation 68.43% lebih kecil.
Keyword: Backpropagation, Hidroponik, Jaringan Saraf Tiruan, Nutrient Film Technique, Pertanian

Judul: An artificial neural network model to predict the growth of hydroponic lettuce plants with Root Zone Cooling.
Abstrak: Kegiatan budidaya tanaman secara hidroponik dengan pendinginan zona perakaran (root zone cooling) dapat meningkatkan produktivitas. Sistem hidroponik dengan root zone cooling digunakan mampu untuk mengontrol suhu di sekitar akar tanaman, sehingga meningkatkan penyerapan nutrisi dan air yang mendukung pertumbuhan tanaman secara optimal. Namun demikian, perlu dilakukan analisis terhadap parameter lingkungan yang menentukan pertumbuhan tanaman. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah dengan menggunakan jaringan saraf tiruan (JST). Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sebuah model jaringan saraf tiruan untuk memprediksi pertumbuhan tanaman selada dalam sistem teknik hidroponik dengan menggunakan jaringan saraf tiruan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah jaringan saraf tiruan yang terdiri dari tahapan (1) pengambilan data, (2) pemrosesan data, (3) pengembangan model, (4) training dan testing model JST dan (4) validasi model JST. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model Jaringan saraf tiruan untuk memprediksi bobot segar tanaman berbasis 9 parameter input, yaitu suhu udara di dalam rumah tanaman, suhu zona perakaran, intensitas radiasi matahari, kelembaban relatif, electrical conductivity (ppm) larutan hara, potential of hydrogen (pH) larutan hara, luas daun, jumlah daun, dan bobot segar tanaman. Model training dan validasi dengan 1215 dataset yang dibagi menjadi 70% dataset training dan 30% dataset validasi. Model dibangun dengan 9 input layer, 13 hidden layer, dan 1 output layer dengan 100 epoch (iterasi). Model memiliki akurasi yang tinggi dengan nilai koefisien korelasi (R2) sebesar 0,9395 dan root mean square error sebesar 3,72 gram.
Keyword: Artificial neural network, Hydroponics, Nutrient film techniques, Root zone cooling

Judul: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: