Judul: Pemutuan ketimun jepang (Cucumis sativus L.) berdasarkan bentuk dengan jaringan syaraf perceptron
Abstrak: Mentimun atau ketimun (Cucumis sativus L.) merupakan salah satu komoditas sayuran yang potensial untuk dikembangkan karena jenis sayuran ini cukup populer di masyarakat dan dikonsumsi dalam bentuk segar sebagai lalapan maupun dalam bentuk olahan. Pengembangan ketimun secara komersial yang dikelola dalam skala agribisnis semakin meningkat. Hal ini terbukti dari pemasaran ketimun yang tidak hanya dilakukan untuk pasaran lokal tetapi juga untuk pasar luar negeri (ekspor). Volume ekspor ketimun pada tahun 1999 sebesar 462 225 ton dengan nilai 315 444 US ,sedangkan pada tahun 2000 , meningkat menjadi 453 526 ton dengan nilai sebesar 605 322 US$ (BPS, 2000). Sebagai bahan sayuran yang bersifat mudah rusak, ketimun memerlukan penanganan pasca panen yang tepat untuk mempertahankan mutu. Salah satunya adalah kegiatan mengelompokan ketimun yang bentuknya sama yang disebut sebagai pemutuan. Selama ini pengawasan terhadap mutu atau pemeriksaan terhadap ketimun biasanya dilakukan secara visual dalam proses sortasi manual yang menghasilkan keputusan beragam karena keragaman manusia, kelelahan dan perbedaan persepsi tentang mutu dari produk yang disortasi. Berdasarkan fenomena tersebut maka diperlukan suatu metode atau teknik untuk dapat mensortasi ketimun Jepang secara tepat. Pengolahan citra dan artificial neural network merupakan suatu alternatif untuk mengatasi hal tersebut. Jaringan syaraf perceptron merupakan salah satu metode jaringan syaraf tiruan yang memodelkan retina ke otak manusia dalam mengambil keputusan. Dalam metode ini ketimun diambil gambarnya dan disimpan dalam file image berekstension BMP(*.BMP). Citra yang diperoleh diolah menggunakan seperangkat komputer dan bahasa pemrograman visual basic 6.0 sebagai perangkat lunak. Citra tersebut disusun ke dalam bentuk kotak bujursangkar yang akan dibaca sebagai data masukan perceptron. Jumlah data masukan (n) yang digunakan ada 6 x 14 = 84 buah yang masing-masing diwakili oleh piksel berukuran 20 x 20 piksel. Representasi masukan dituliskan dalam bilangan biner 1 untuk obyek dan 0 untuk background, sedangkan representasi keluaran dituliskan dalam bilangan bipolar (1,-1,-1) untuk mutu A, (-1,1,-1) untuk mutu B dan (-1,-1,1) untuk mutu C. Pada dasarnya data yang masuk akan dibaca dan respon pada unit keluaran dihitung, jika terdapat error maka pembobot dirubah sehingga semua data training terklasifikasi dengan benar. Algoritma training yang digunakan adalah inisialisasai pembobot dan bias, perhitungan Learning Rate (a) yang dipilih adalah 0.5, perhitungan nilai aktivasi (0), yaitu 0.4, perbaikan nilai pembobot dan pengulangan atau iterasi, yaitu 10.
Keyword: 

Judul: Pendugaan mutu ketimun jepang (Cucumis sativus L.) berdasarkan bentuk dengan artifical neural network
Abstrak: Mentimun atau ketimun (Cucumis sativus L.) merupakan salah satu komoditas sayuran yang potensial untuk dikembangkan karena jenis sayuran ini cukup populer di masyarakat. Ketimun dikonsumsi masyarakat baik dalam bentuk segar sebagai lalapan maupun dalam bentuk olahan seperti acar ketimun atau asinan ketimun. Prospek pengembangan budidaya ketimun secara komersial yang dikelola dalam skala agribisnis semakin cerah. Hal ini terbukti dari pemasaran ketimun yang tidak hanya dilakukan untuk pasar lokal tetapi juga untuk pasar luar negeri (ekspor). Volume ekspor ketimun pada tahun 1999 sebesar 462225 ton dengan nilai 315444 US $, sedangkan sampai bulan Nopember 2000 sebesar 453526 ton dengan nilai 605322 US $ (BPS, 2000). Selama ini pengawasan terhadap mutu atau pemeriksaan terhadap produk sayuran khususnya ketimun biasanya dilakukan secara visual dalam proses sortasi manual. Tetapi pemeriksaan dengan cara seperti ini akan menghasilkan produk sortasi yang beragam karena keragaman visual manusia, kelelahan, clan perbedaan persepsi tentang mutu dari produk yang disortasi. Tujuan umum dari penelitian ini adalah menduga mutu ketimun Jepang berdasarkan bentuknya. Sedangkan tujuan khususnya adalah menyusun algoritma image processing untuk menghitung koefisien Fourier ketimun Jepang dan mengembangkan artificial neural network (iaringan syaraf tiruan) untuk menduga mutu ketimun Jepang berdasarkan koefisien Fouriernya. ..dst
Keyword: ketimun jepang, image processing, artificial neural network

Judul: Biology and ecology of the buffalo fly, haematobia exigua de meijere (diptera:muscidae)
Abstrak: The life history of the buffalo fly was observed at room temperature of 27°-29.5°C and at a relative humidity of 48-68 percent. The eggs hatched after 17-22 hours, with an average of 18 hours. First instar larvae measured 1.25 + 0.16 mm long and 0.27 + 0.037 mm wide. reach the second larval stage. It took 6-12 hours to the second instar larvae measured 2.676 +0.187 mm long and 0.353 +0.028 mm wide. The second instar took about 12-24 hours to reach the third larval stage. The third instar measured 6.833 + 0.189 mm long and 0.919 + 0.051 mm wide. It took about 2-3 days for the third instar to become pupae. Duration of the pupal stage was about 5-7 days before the adults emerged. Under laboratory condition, the buffalo fly completed its life cycle in 9.5 to 10.5 days, whereas under field condition it took 9-14 days with an average of 10.5 days. The growth ratio which was based on the measurements of the cephalo-pharyngeal skeleton of each instar was 1.797. The preoviposition period was 8-12 days and mating usually occurred on the 6th or 7th day. The longevity of the male was 29 days, whereas it was 32 days in the female. The range of egg production under laboratory condition was between 20-139 per female fly. The belly and hind legs of the carabao were the most preferred habitat either during cloudy and cool dry or shiny and warm day. When the weather was clear and the carabao was in the shade, the flies tended to be more distributed particularly on the shoulder, dewlap, back and horns. The carabaos had relatively fewer Musca sp. and Stomoxys calcitrans than cattle; never the less carabaos had a higher infestation of buffalo fly than cattle. Oviposition occured either during the day or night but the buffalo flies were more active during the night than in the day time. The effect of various lengths of exposure time of manure in relation to the oviposition was profound. observed, the maximum number of the buffalo flies was occurred when the dung was exposed for 30 minutes. With increasing time of exposure the number and variety of insects also increase. It was evident that Sepsidae and psychodidae were the most dominant insects emerging from the dung. The number of buffalo flies also increased with increasing
Keyword: