Judul: Pengembangan Model Prediksi Panen Berdasarkan Variabel Cuaca Di Perkebunan Kelapa Sawit
Abstrak: Kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq.) merupakan salah satu tanaman yang paling berkembang pesat di negara-negara tropis terutama Indonesia. Sektor perkebunan kelapa sawit memberikan kontribusi yang besar terhadap ekonomi di daerah pedesaan dengan menciptakan lapangan kerja dan meningkatkan pendapatan petani dan masyarakat pedesaan. Prediksi panen kelapa sawit menjadi salah satu faktor penting untuk suatu perusahaan kelapa sawit dalam mengelola perencanaan keuangan serta membuat pengambilan keputusan yang tepat untuk menghindari biaya bulanan tinggi pada masa panen. Peubah cuaca adalah salah satu faktor penting yang mempengaruhi panen kelapa sawit terutama pada fase inisiasi pembungaan, fase diferensiasi jenis kelamin bunga, fase pengembangan bunga setelah diferensiasi, dan fase penyerbukan. Penelitian ini mencoba untuk mengeksplorasi model panen kelapa sawit berdasarkan peubah cuaca dengan menggunakan metode kecerdasan buatan yang diwakilkan oleh metode jaringan saraf tiruan (JST) dan metode statistika yang diwakilkan oleh regresi linier berganda (RLB). Peubah cuaca seperti curah hujan, suhu udara, kelembaban udara, lama penyinaran, kecepatan angin digunakan sebagai peubah masukan. Data yang digunakan adalah data sekunder dimana data untuk peubah masukan diambil dari fase inisiasi pembungaan kelapa sawit sampai tiga bulan sebelum panen. JST dan RLB dipakai untuk membandingkan model mana yang memiliki hasil paling baik untuk memprediksi panen kelapa sawit bulanan. Data yang dipakai untuk metode JST dibagi menjadi dua yaitu data latih dan data tes. Data latih yang dipakai adalah data peubah cuaca dari Mei 2007 sampai dengan Desember 2008, sedangkan untuk data tes yang dipakai adalah data peubah dari Januari 2009 sampai dengan Agustus 2009. Optimasi model JST terbaik diperoleh dengan memasukkan peubah cuaca dari fase diferensiasi jenis kelamin bunga yaitu 30 bulan sampai tiga bulan sebelum masa panen dengan menggunakan 140 neuron di lapisan masukan, dua belas lapisan tersembunyi dan satu neuron di lapisan keluaran. RMSE dari model JST terbaik adalah 0.116 dengan error 16%. Model RLB terbaik diperoleh dari kombinasi peubah curah hujan pada waktu empat bulan sebelum panen, suhu udara pada waktu 23 bulan sebelum panen, lama penyinaran pada waktu tujuh belas bulan sebelum panen, dan kecepatan angin pada waktu lima bulan sebelum panen. Nilai error model RLB adalah 23% dimana lebih rendah dibandingkan model JST. Akurasi rendah dari model kedua model dapat terjadi karena banyak faktor seperti perubahan iklim yang mempengaruhi jumlah curah hujan bulanan yang menyebabkan fluktuasi curah hujan di musim kemarau dan musim hujan. Penelitian selanjutnya masih diperlukan untuk meningkatkan akurasi model yaitu dengan memperoleh basis data panen dan cuaca lebih besar sehingga dapat diperoleh peubah masukan yang lebih baik untuk model JST dan RLB. v Model panen kelapa sawit bisa diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi berbasis web untuk memfasilitasi pengguna untuk membuat perencanaan dan keputusan yang tepat dalam menentukan kebutuhan jumlah tenaga kerja dan jumlah trip angkutan bulanan ketika masa panen kelapa sawit
Keyword: ANN, RLB, produktivitas kelapa sawit, prediksi, peubah cuaca

Judul: Peramalan Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma Random Forest Lag Distributed Regression
Abstrak: Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas potensial yang banyak dibudidayakan dan minyak kelapa sawit sebagai salah satu olahannya merupakan salah satu penyumbang devisa tertinggi bagi Indonesia. Analisis berbagai faktor yang mempengaruhi produksi kelapa sawit dan dilanjutkan dengan peramalan terhadap produksi kelapa sawit untuk periode waktu berikutnya menjadi penting untuk dilakukan. Penelitian yang dilakukan selama ini banyak yang hanya dalam lingkup mencari faktor-faktor yang mempengaruhi produksi kelapa sawit saja dan membutuhkan pengujian asumsi terlebih dahulu, serta tidak dilanjutkan dengan peramalan terhadap produksi kelapa sawit untuk waktu selanjutnya. Peramalan terhadap produksi kelapa sawit yang dilakukan pun hanya terbatas pada satu peubah saja yakni pada peubah respon tanpa memperhatikan pengaruh dari peubah bebas. Terdapat beberapa kendala yang membuat pemodelan dan peramalan terhadap produksi kelapa sawit menjadi sulit dilakukan, diantaranya banyak sekali faktor yang mempengaruhi produksi kelapa sawit, data produksi kelapa sawit memiliki pola non-linier, serta peubah yang digunakan terdiri dari peubah numerik dan kategorik. Selain itu, diduga peubah bebas yang digunakan diduga memiliki pengaruh pada waktu yang berbeda-beda terhadap produksi kelapa sawit atau terdapat efek lag. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi produksi kelapa sawit adalah random forest yaitu metode pohon gabungan yang berasal dari pengembangan metode classification and regression tree (CART). Dengan demikian, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah random forest lag distributed regression yakni analisis yang menggabungkan metode lag distributed regression dan random forest. Analisis ini tidak memerlukan pengujian asumsi karena merupakan analisis statistika nonparametrik, selain itu, analisis ini juga mampu dalam mengatasi peubah yang sangat banyak, dapat mengakomodir efek lag, melihat hubungan yang tidak linier, melihat interaksi antar peubah, dapat digunakan untuk peubah numerik maupun kategorik, serta cepat dalam hal komputasi. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pemodelan data dengan menggunakan analisis random forest lag distributed regression, mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi produksi kelapa sawit, dan melakukan peramalan data produksi kelapa sawit. Berdasarkan penelitian, produksi kelapa sawit memiliki pola non-liniar. Evaluasi terhadap model dilihat nilai korelasi sebesar 0.770. Ukuran evaluasi lainnya dapat dilihat dengan nilai root mean squared error (RMSE) sebesar 59.029, mean absolute error (MAE) sebesar 45.821, dan koefisien determinasi sebesar 0.176. Adapun 5 peubah penting dari model pertama yakni jumlah pohon per blok, luas lahan (hektar), umur kelapa sawit, temperatur lag ke-9, kelembaban udara lag ke-1. Model dengan hanya variabel-variabel penting dari model pertama yang dipilih memiliki kinerja yang lebih baik daripada model dengan semua variabel. Evaluasi model kedua diperoleh nilai korelasi sebesar 0.844. Ukuran evaluasi lainnya dapat dilihat dengan nilai RMSE sebesar 35.634, MAE sebesar 24.573, dan koefisien determinasi sebesar 0.699. Adapun 5 peubah penting dari model kedua yakni jumlah pohon per blok, luas lahan (hektar), temperatur lag ke-9, kecepatan angin lag ke-8, dan umur kelapa sawit. Pemodelan dengan hanya menggunakan peubah penting memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan pemodelan menggunakan seluruh peubah. Peramalan data maksimum dapat dilakukan dengan menggunakan lag minimum yang dipilih berdasarkan peubah penting dari model pertama. Sehingga peramalan data produksi dilakukan untuk 1 bulan ke depan.
Keyword: lag distributed regression, produksi kelapa sawit, random forest regression

Judul: Grup dan Homomorfisma Grup pada Rubik Revenge
Abstrak: Rubik cube is a kind of puzzle game. A player must arrange rubik sides, which have been disordered, back to the position where every side has the same colour. This paper does not focus on the settlement solution, but instead on proving the existence of a group homomorphism between rubik movement group and S96 symmetric permutation group in rubik revenge. Firstly, it has been proved that rubik movement set is a group. Then, it also has been proved that the M set, which contains numeric labels of 1 until 96 in cubinos sides, is S96 symmetric permutation group.
Keyword: