Judul: The Comparison of Artificial Neural Network Models And Statistical Analysis In Determining The Types Of Freshwater Fishes Using Acoustic Descriptors
Abstrak: Fisheries acoustic survey was one of holistic methods used to estimated the abundance of fish stocks to provide data and information for the fisheries management. Limitations of fisheries acoustic survey application that was in classifying the target backscattered acoustic energy (echo trace) into the classification of the target fishes in the species ranks. Therefore, it has developed a method of identification of fish species utilizing acoustic descriptors that can efficiently distinguish the structure of fish shoal. In this thesis, Hydroacoustic descriptor approach categorized as Volume Backscattering (Sv), Target Strength (Ts), Area Backscattering Strength (Sa), Skewness, Kurtosis, Height, Depth And Height Relative of Fish were used to classify Mas (Cyprinus carpio), Nila (Oreochromis niloticus), and Patin (Pangasius hypothalamus). Model of artificial neural network were developed utilized architecture Backpropagation and Multi Layer Perceptron compared with Statistical method. Results of Cluster analysis showed that the identification and classification of the carp was determined by the descriptors Height, Relative Height, Skewness and Kurtosis. Tilapia could be identified only by depth, whereas catfish classification determined by all parameters except depth. Discriminant analysis showed the results of the identification accuracy of 68.3% carp, tilapia of 79.4% and catfish could be identified with accuracy of 87.4%. Overall, discriminant analysis could distinguish three types of freshwater fish with a precision of 77.5%. Application of ANN with Backpropagation neural network model (8-30-1) obtained the optimum level of accuracy of the identification of three types of fishes at 84.8%. While the development of the Multi Layer Perceptron with ANN model (8-3-6-5-1) obtained the degree of accuracy of identification and classification of carp, tilapia and catfish at 87.5%. In this thesis concluded that the application and development of the Multi Layer Perceptron ANN gives the best accuracy rate compared with ANN Backpropagation and Statistical Analysis.
Keyword: 

Judul: Modeling of artificial neural networks for identification of lemuru schools using hydroacoustic descriptors
Abstrak: Dalam disertasi ini dilakukan pemodelan Jaringan Saraf Tiruan Perambatan Balik (JSTPB) untuk mengidentifikasi kawanan lemuru (Sardinella lemuru) dengan menggunakan deskriptor hidroakustik. Dalam pemodelan ini identifikasi dengan Metode Statistik Analisis Gerombol (Cluster Analysis) dan Metode Analisis Diskriminan (Descriminant Function Analysis) digunakan sebagai pembanding. Deskriptor hidroakustik yang digunakan terdiri dari 15 jenis deskriptor hidroakustik yang dikelompokkan kedalam kelompok deskriptor morfometrik, batimetrik, dan energetik. Ke-15 jenis deskriptor diekstrak dari 114 kawanan ikan dengan 58 diantaranya adalah kawanan ikan teridentifikasi (data latih) sedangkan 56 lainnya adalah kawanan ikan yang belum teridentifikasi (data uji). Analisis gerombol dilakukan dengan 35 kawanan ikan data latih dan 56 kawanan ikan data uji dengan masing-masing 11 deskriptor, sedangkan analisis diskriminan dilakukan dengan 56 kawanan data uji yang sebelumnya telah diidentifikasi dengan analisis gerombol dan 15 deskriptor hidroakustik. Hasil analisis gerombol menunjukkan bahwa +89% dari 56 kawanan tersebut adalah kawanan lemuru (50 kawanan) dengan 4 spesies kawanan ikan yaitu kawanan lemuru (12 kawanan), protolan (15 kawanan), sempenit (16 kawanan), dan campuran (7 kawanan) sedangkan 11% sisanya (6 kawanan) adalah kawanan nonlemuru. Dengan analisis diskriminan, klasifikasi terhadap 56 kawanan ikan dapat dilakukan dengan ketepatan hingga 98,2%, hanya 1 spesies kawanan sempenit yang teridentifikasi sebagai kawanan campuran sedang ke-55 kawanan ikan lainnya dapat diklasifikasikan dengan benar. Dari hasil analisis ini didapatkan 8 deskriptor utama yaitu deskriptor panjang (L), tinggi (H), luas (A), keliling (P), elongasi (E) dari kelompok deskriptor morfometrik; deskriptor tinggi relatif (Trel) dari kelompok deskriptor batimetrik; dan deskriptor rataan energi hamburan balik (Er) dan densitas (Dv) dari kelompok deskriptor energetik.
Keyword: Jaringan saraf tiruan perambatan balik, Ikan pelagis, Analisis gerombol, Analisis diskriminan

Judul: Pengusaha tanaman Tebu Di Pabrik Gula Cepiring PTP XV (Persero) Jawa Tengah
Abstrak: Pada Pelita III ada enam komoditi perkebunan yang akan dikembangkan, ialah tebu, kelapa, kelapa sawit, karet, coklat dan kapas. Menurut Kepala Badan Urusan Logistik pada tahun 1980 produksi gula dalam negri baru mencapai 1.2 1.3 juta ton, sedangkan konsumsi dalam negri mencapai 1. juta ton, sehingga untuk memenuhi konsumsi tersebut harus diimport sebanyak 600 ribu ton gulal). Padahal harga gula di pasaran dunia lebih mahal daripada harga dalam negri. Selain tingkat konsumsi gula saat ini yang tinggi, ter- nyata setiap tahun konsumsi gula terus meningkat. Hal ini sebanding dengan meningkatnya jumlah penduduk, bertambahnya pendapatan per kapita serta meningkatnya pola konsumsi ma- syarakat (Kartasasmita, 1980). Sebelum Perang Dunia II Indonesia merupakan negara peng- export gula kedua terbesar di dunia. Tetapi setelah terjadi krisis ekonomi dunia dan Perang Dunia II produksi gula Indo- nesia menurun. Menurunnya produksi tersebut karena menurun- nya harga export gula selama krisis ekonomi dunia, sehingga banyak perusahaan gula yang menderita kerugian dan menghentikan produksinya. Selain itu juga disebabkan kerusakan berat dari baryak pabrik gula akibat Perang Dunia II dan Perang Kemerdekaan Indonesia.
Keyword: