Judul: Prediction of Land Cover Change using Markov Chain and ANN-Markov Models in the Krueng Aceh Watershed
Abstrak: Perubahan tutupan lahan akibat intervensi manusia terhadap lahan pada daerah aliran sungai merupakan faktor penting dalam menentukan perencanaan pembangunan suatu wilayah. Prediksi perubahan tutupan lahan yang baik akan menjadi pertimbangan dalam menentukan strategi pembangunan di masa depan. Prediksi perubahan tutupan lahan dapat dilakukan dengan berbagai metode, tergantung pada kebutuhan data, algoritma pemodelan yang dilakukan dan output apa saja yang diperlukan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dinamika perubahan dan prediksi tutupan lahan di DAS Krueng Aceh. Metode yang dilakukan menggunakan penginderaan jauh dan SIG. Klasifikasi tutupan lahan menggunakan metode interpretasi visual. Analisis perubahan tutupan lahan dilakukan dengan membandingkan model Markov Chain (MC) dan Artificial Neural Network-Markov (ANN-MC) untuk memahami dinamika spatio-temporal tutupan lahan. Algoritma prediksi probabilitas perubahan ke dua model menggunakan data tutupan lahan 2007 (T1) dan 2017 (T2) untuk memprediksi perubahan tutupan lahan pada 2020 (T3). Pengujian akurasi Kappa dilakukan pada peta hasil klasifikasi citra landsat OLI tahun 2020. Hasil klasifikasi tutupan lahan tahun 2020 mendapatkan nilai Kappa Accuracy sebesar 84%. Analisis perubahan tutupan lahan pada kurun waktu 2007 hingga 2020 menunjukkan bahwa pertanian lahan kering mengalami pengurangan terbesar seluas 12.592 ha. Sedangkan tutupan lahan yang mengalami peningkatan terbesar adalah permukiman dengan penambahan seluas 8.424 ha. Hasil uji akurasi prediksi perubahan tutupan lahan menggunakan Markov Chain (MC) sebesar 88,69% dan Artificial Neural Network-Markov (ANN) sebesar 87,81%., Land cover changes caused by human intervention on land needs occur in watersheds are an important factor to determining the development area planning. A good prediction of land cover change will be a consideration in determining the development strategy of the area in the future. There are various methods we can used to predicting land cover change. It depends on the data, model algorithm, and output type are required. The objective of this reasearch was to analyze the dynamics of land cover change and prediction of land cover in the Krueng Aceh watershed. The approach applied was remote sensing and GIS. Visual interpretation method was used to determine land cover classification. Comparison of Markov Chain (MC) model and Artificial Neural Network-Markov (ANN-M) applied to understand the spatio-temporal dynamics of land cover. The probability algorithm of those models carried out by land cover data in 2007 (T1) and 2017 (T2) was to predicted land cover change in 2020 (T3). Kappa accuracy was calculated using manual interpretation of Landsat 8-OLI in 2020 . The result of land cover classification in 2020 has 84% of kappa value. Land cover change analysis from 2007 to 2020 showed that dryland agriculture decreased 12.592 ha. Meanwhile, biggest area that increased was settlements with additional area 8.424 ha. The result of accuration test for Markov Chain (MC) was 88.69% and Artificial Neural Network-Markov (ANN) was 87,81%.
Keyword: Algoritma, ANN, Markov Chain, Prediksi tutupan lahan

Judul: Land Use Change Modelling using Artificial Neural Network (A Case Study of Bengkalis District, Riau Province).
Abstrak: Perubahan penggunaan lahan merupakan semua bentuk intervensi (campur tangan) manusia terhadap lahan dalam rangka memenuhi kebutuhan hidup baik materiil maupun spiritual. Perubahan tersebut akan terus berlangsung sejalan dengan meningkatnya jumlah dan aktifitas penduduk dalam menjalankan kehidupan ekonomi, sosial dan budaya. Sebagian besar penelitian untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan ke depan didasarkan pada penggunaan suatu model. Pemodelan perubahan penggunaan lahan merupakan suatu metode atau pendekatan yang dapat digunakan untuk memahami penyebab dan dampak yang ditimbulkan dari perubahan yang bersifat dinamis tersebut. Metode Artificial Neural Network (ANN) digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan lokasi atau daerah mana saja dari penggunaan lahan hutan dan semak belukar yang berpotensi berubah menjadi perkebunan serta menguji kemampuan prediksi yang akan dihasilkan model. Penelitian ini bertujuan (1) memprediksi penggunaan lahan dan perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Bengkalis pada tahun 2000, 2003, 2006 dan 2009, (2) membangun model perubahan penggunaan lahan dengan metode ANN dan (3) proyeksi penggunaan lahan Kabupaten Bengkalis tahun 2018. Penggunaan lahan terbesar di Kabupaten Bengkalis adalah perkebunan dan hutan sekunder. Luas perkebunan mencapai 403.770 ha (48%) pada tahun 2009, sedangkan hutan sekunder memiliki luas 152.700 ha (18%). Pada periode 2000-2003 hutan primer mengalami penurunan luas cukup besar yaitu 210.480 ha. Hutan tanaman dan perkebunan meningkat sebesar 70.040 ha dan 16.100 ha pada periode 2003-2006. Pada periode 2006-2009 hutan sekunder mengalami penurunan luas sangat drastis (167.470 ha) sementara perkebunan dan pertanian luasnya bertambah cukup signifikan berturut-turut 161.650 ha dan 48.190 ha. Hasil pemodelan dengan ANN menunjukkan hasil akurasi yang cukup baik dengan rata-rata 85%. Terlihat bahwa peluang hutan dan semak belukar untuk berubah menjadi perkebunan cukup tinggi, bahkan mencapai nilai 0,99. Proyeksi penggunaan lahan dengan Markov Chain menunjukkan bahwa pada tahun 2018 perkebunan mendominasi hampir 58% dari total luas wilayah di Kabupaten Bengkalis.
Keyword: 

Judul: Viksositas dan sifat kimia jelly drink bio yogurt dalam bentuk granul selama penyimpanan
Abstrak: Yogurt is a milk fermented product that is now very commonly consumed. Probiotic yogurt or bio yogurt, is yogurt enriched with probiotic bacteria Lactobacillus acidophillus and Bifidobacterium bifidum. Bio yogurt is categorized as functional food because of its benefit to human health. Bio yogurt can be diversified into product such as jelly drink. Jelly drink bio yogurt in the form of liquid has a few disadvantages such as low shelf life.
Keyword: