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: Prediksi Masa Studi Mahasiswa Matematika IPB Berdasarkan Indeks Prestasi Kumulatif Menggunakan Backpropagation
Abstrak: Akreditasi sebuah program studi sangat dipengaruhi oleh masa studi dan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) lulusannya. Beberapa penelitian menunjukkan adanya keterkaitan antara kelulusan dengan IPK mahasiswa. Namun, model prediksi lama masa studi berdasarkan IPK masih sedikit. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi masa studi mahasiswa berdasarkan IPK. Prediksi dilakukan dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data IPK semester 1 sampai 6 mahasiswa angkatan 2013 dan 2014 Departemen Matematika IPB. Hasil percobaan menunjukkan bahwa model untuk prediksi masa studi berdasarkan IPK dengan MSE terkecil sebesar 0,00151 yaitu model arsitektur input node 6, hidden node 10 dan output node 1, learning rate 0,01 dan fungsi pelatihan Broyden, Fletcher, Goldfarb, Shanno(BFGS) backpropagation. Berdasarkan penghitungan, jaringan yang paling optimal menunjukkan masa studi tercepat sebesar 51 bulan dan masa studi terlama sebesar 60 bulan.
Keyword: Backpropagation, Jaringan syaraf tiruan, Prediksi, Masa studi

Judul: Koksidiosis pada Sapi Disebabkan Eimeria Zuernii (Rivolta,1887)
Abstrak: Koksidia merupakan parasit intraseluler yang menyerang traktus digestiyus terutama bagian USUS. Penyebab penyakit ini adalah dari genus Eimeria. Koksidia yang paling patogen terhadap ternak sapi adalah Eimeria Ziuernii (Rivolta, 1887 dalam Todd dan Ernst, 1977). Siklus hidup Eimeria zuernii terdiri dari fase eksogen yang disebut juga dengan tahap sporogoni dan fase endogen yang terdiri dari tahap skizogoni dan tahap gametogoni (Soulsby, 1982).
Keyword: