Judul: Prakiraan Beban Listrik Kota Pontianak Dengan Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network)
Abstrak: Tenaga listrik harus disediakan pada jumlah atau besaran yang sesuai dengan kebutuhan dan pada waktu yang tepat. Penyedian tenaga listrik yang melebihi kebutuhan beban berakibat pada terjadinya kerugian daya listrik. Sebaliknya, jika terjadi kekekurangan pasokan (penyedian) listrik, akan berakibat pada terjadinya pemadaman. Untuk menyediakan tenaga listrik yang sesuai dengan kebutuhan tersebut, harus ada rencana penyediaan listrik yang dilakukan dengan cara membuat prediksi atau prakiraan beban listrik. Oleh karena itu persoalan prakiraan beban listrik menjadi sangat penting didalam penyediaan tenaga listrik yang efisien. Untuk memprediksi kebutuhan beban listrik, PLN selama ini menggunakan metode koefisien beban. Perhitungan dengan metode ini didasarkan pada pengalaman-empiris perencana penyedia listrik yang relatif sulit dilakukan terutama dalam hal koreksi-koreksi yang perlu dilakukan terhadap perubahan beban. Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang lebih baik dari metode koefisien beban. Pada penelitian ini, penulis mencoba untuk membangun suatu model prediksi beban listrik jangka pendek menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) dengan algoritma pembelajaran backpropagation dan fungsi aktivasi sigmoid. Lingkup pengambilan data penelitian dibatasi beban listrik pada wilayah kerja Kota Pontianak Propinsi Kalimantan Barat. Hasil penelitian ini memperlihatkan bahwa prediksi JST lebih baik dari pada prediksi yang dihitung dengan menggunakan metode sebelumnya. Prediksi beban listrik tanggal 17 Mei sampai dengan 23 Mei 2007 memperlihatkan bahwa rata-rata error JST adalah 5.81% sedangkan rata-rata error metode koefisien beban adalah 8.24%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa prediksi beban listrik menggunakan JST lebih akurat sebesar 2.43% dibandingkan dengan metode koefisien beban.
Keyword: 

Judul: Peramalan penjualan tenaga listrik wilayah PLN distribusi Jakarta Raya dan Tangerang dengan metode box - jenkins
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk meramal penjualan tenaga listrik di wilayah PLN. Distribusi Jakarta Raya dan Tangerang dengan metode Box-Jenkins yang merupakan satu metode peramalan kuantitatif. Data yang salah digunakan adalah data bulanan penjualan tenaga listrik selama bul an April 1974 Maret 1989. Dalam penelitian ini diperoleh enam model yang dite- rima, yaitu: ARIMA(0,1,1) (1,1,1) 12, ARIMA (2,1,2) (0,1,1) 12, ARIMA (2,1,2) (1,1,0) 12, ARIMA (0,1,1) (0,1,2) 22, ARIMA (2,1,0) 12 (2,0,0)12 dan ARIMA (0,1,2) (2,0,0)12. Dari keenam model tersebut dipilih model ARIMA (0,1,1) (1,1,1)12. tersebut didasarkan atas nilai MSE yang Pemilihan terkecil rata-rata persentase kesalahan peramalan yang kecil. dan Model peramalan tersebut dapat digunakan selama tidak terjadi perubahan pola dasar dari data. ...
Keyword: 

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity