Judul: Jaringan saraf tiruan untuk prediksi tingkat kelulusan mahasiswa diploma Program Studi Manajemen Informatika Universitas Negeri Gorontalo
Abstrak: In this research is made a system of student graduation rate prediction using artificial neural network and back propagation method. Predicted graduation rate is length of study and grade point average. The Input variables is the value of 16 subjects in the first year program. Output variables are 2 categories for the length of study and 3 categories for grade point average. The aims of this research are to get the best parameters and architecture of artificial neural network, to predict student graduation rate and to measure the input variable sensitivity. To obtain a convergent learning outcomes, has done some trial and error with several variations the number of hidden node, learning rate and training function, to generate the high level of data. The result shows, graduation rate prediction using artificial naural network with back propagation method has good result, which 100.00% validation data generalization and 93.94% testing data generalization for lenght of study prediction model, and 96.67% validation data generalization and 100% testing data generalization for grade point average prediction model. The best parameters and architecture from the both of prediction models generated by training in second data group and levenbarg-marquardt training functions. Length of study prediction model, optimal on learning rate 0.1 and number of hidden node 10, and grade point average prediction models optimal on learning rate 0.05 and number of hidden node 15. The sensitivity analysis results that subject as input variables, which have the most impact is Aljabar Vector and Matriks.
Keyword: 

Judul: Pengembangan sistem prediksi kemajuan belajar mahasiswa berbasis jaringan saraf tiruan: kasus universitas terbuka
Abstrak: Data akademik, demografi dan data latar belakang sosial dikumpulkan pada saat mahasiswa memasuki jenjang perguruan tinggi. Meskipun demikian perguruan tinggi masih berjuang atas rendahnya tingkat kelulusan. Penelitian ini memperkenalkan penggunaan Jaringan Saraf Tiruan (JST) Multi Layer Perceptron untuk prediksi kemajuan belajar mahasiswa dengan menggunakan beberapa parameter yaitu parameter individu, lingkungan dan akademik pada Universitas Terbuka. Kami juga menggunakan analisa sensitivitas untuk mengukur pengaruh tiap input terhadap output JST. Hasil penelitian dan simulasi mengindikasikan bahwa analisa sensitivitas merupakan metode yang potensial untuk mereduksi kompleksitas JST dan meningkatkan tingkat generalisasi. Prototipe yang dihasilkan dalam penelitian ini mempunyai tingkat generalisasi 96.63%.
Keyword: 

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: