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: Evaluation of Influenza Antibody Titers in Serum and Egg Yolk of Layers Vaccinated with Influenza Vaccines.
Abstrak: Influenza belongs to the Orthomyxoviridae family which causes upper and lower respiratory tract infection. The aim of this study was to evaluate influenza-A specific antibody titers from serum and egg yolk of hens vaccinated with quadrivalent influenza vaccines. Three Hy-line Brown layers were vaccinated with quadrivalent influenza type A and B inactivated vaccines. Vaccination was carried out three times at a dose of 0.25 ml/chicken via the intramuscular route. The first vaccination was carried out at 24 weeks of age, then boosters were performed at 28 and 32 weeks of age. Serum and egg yolk were collected every week for 20 weeks since the first vaccination. Influenza A H3N2 and H1N1 antibody titers were determined using hemagglutination-inhibition (HI) test and agar-gel-precipitation (AGP) test. Influenza-A H3N2 and H1N1 specific antibodies were detected in both serum and egg yolk from the first to twenty weeks after the initial vaccination. Highest HI geometric mean titer (GMT) of H1N1 antibody reached 26.67 HIU at nine weeks post first vaccination (p.f.v), while H3N2 antibody reached 26 HIU at six weeks p.f.v. Our result showed that influenza antibodies can be produced in layers using quadrivalent vaccines and layer chickens are able to produce equivalent antibody levels for each influenza subtype.
Keyword: antibody, egg yolk, influenza, layer chickens, serum