Judul: Sistem Pakar Penentuan Penggunaan Bahan Tambahan Pangan untuk Produk Pangan
Abstrak: Bahan Tambahan Pangan adalah bahan yang ditambahkan ke dalam pangan untuk mempengaruhi sifat atau bentuk pangan (warna, cita rasa dan tekstur, serta memperpanjang masa simpan). Bahan tambahan pangan yang digunakan dalam pangan terdiri atas 27 golongan yaitu antibuih, antikempal, antioksidan, bahan pengkarbonasi, garam pengemulsi, gas untuk kemasan, humektan, pelapis, pemanis, pembawa, pembentuk gel, pembuih, pengatur keasaman, pengawet, pengembang, pengemulsi, pengental, pengeras, penguat rasa, peningkat volume, penstabil, peretensi warna, perisa, perlakuan tepung, pewarna, propelan dan sekuestran. Penelitian ini berfokus pada 4 golongan bahan tambahan pangan yaitu antioksidan, pemanis, pengawet, dan pewarna karena banyak terkait dengan keamanan pangan dan memiliki nilai batas maksimum penggunaannya. Penyalahgunaan bahan tambahan pangan yang tidak sesuai dengan peraturan masih dilakukan oleh pelaku usaha. Kurangnya pengetahuan tentang bahan tambahan pangan dan pengaruhnya terhadap kesehatan menjadi alasan pelaku usaha dan masyarakat saat terjadinya keracunan pangan. Penelitian yang dilakukan bertujuan membangun sistem pakar penentuan penggunaan bahan tambahan pangan untuk produk pangan dengan bantuan seorang pakar di bidang bahan tambahan pangan. Metode yang digunakan yaitu pohon keputusan dengan algoritme C5.0 untuk mengklasifikasikan jenis kategori pangan berdasarkan bahan dasar pangan dan cara pengolahan pangan hingga menghasilkan bahan tambahan pangan yang tepat untuk digunakan. Bahan dasar pangan yang diperoleh dari pakar berjumlah 21 bahan dan 31 cara pengolahan. Dari 27 bahan tambahan pangan memiliki 16 kelompok kategori pangan dengan 268 jenis kategori pangan. Keempat bahan tambahan pangan pada penelitian ini menggunakan 15 kelompok kategori pangan dengan 215 jenis kategori pangan. Model pohon keputusan menghasilkan 98 aturan dan diimplementasikan ke dalam web dengan menggunakan data yang tersimpan di MySQL. Evaluasi kinerja model menggunakan k-cross validation dengan akuras i rata-rata sebesar 45.6 %. Pengguna yang berhak mengakses menu pada web adalah penguna umum, anggota dan administrator. Hasil implementasi dari analisis perancangan sistem berupa web yang dapat memberikan solusi berupa rekomendasi bahan tambahan pangan dan juga nilai batas maksimum dalam penggunaannya.
Keyword: bahan tambahan pangan, bahan dasar, C5.0, cara pengolahan, pohon keputusan

Judul: Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web Penentuan Bahan Pengawet untuk Produk Pangan
Abstrak: Indonesia merupakan negara kepulauan dengan jumlah penduduk yang banyak. Sehingga membutuhkan pasokan pangan yang stabil dan aman dikonsumsi. Masalah keamanan konsumen terhadap pangan menjadi masalah penting. Pengawet pangan terdiri dari banyak pilihan jenis pengawet yang sesuai dengan pangan yang diawetkan, hal ini bukan tugas yang mudah. Sistem pendukung keputusan dapat membantu memfasilitasi keputusan yang dibuat untuk penentuan bahan pengawet yang tepat. Penelitian ini fokus kepada identifikasi kategori pangan, jenis pengawet dan parameter pengawet untuk membangun sistem pendukung keputusan. Metode penyelesaian masalah yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada Software Development Life Cycle (SDLC). Tahapan yang pertama adalah identifikasi dan perumusan masalah, yang kedua melakukan studi pustaka, yang ketiga analisis yang dilakukan terdiri dari analisis alur sistem yang meliputi Data Flow Diagram (DFD). Selain itu, dilakukan pula analisis basis data menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD). Sementara analisis data dilakukan menggunakan microsoft excel untuk menghasilkan parameter penentuan rekomendasi pengawet. Tahapan keempat adalah perancangan, yang dilakukan pada tahap ini adalah membuat pemodelan flowchart, structure chart dan merancang antarmuka sistem (interface system) serta merancang fungsi keanggotaan fuzzy, penentuan pengawet menggunakan parameter fuzzy sugeno pH, aw serta satu variabel diluar fuzzy yaitu komponen penyusun. Tahapan kelima adalah implementasi sistem ke dalam bentuk coding system menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database management system MySQL serta menggunakan framework CakePHP. Tahapan keenam adalah pengujian terhadap sistem dimana ada dua pengujian yaitu pengujian fungsional sistem dan pengujian isi/konten. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, telah berhasil dibuat sistem pendukung keputusan berbasis web yang merekomendasikan pengawet yang tepat digunakan untuk produk pangan. Penelitian ini telah mengidentifikasi parameter penentuan jenis pengawet pada produk pangan beserta batas maksimum penggunaan. Pada halaman login terdapat tiga hak akses yaitu user dapat mengakses menu data pengawet, menu data kategori pangan, menu rekomendasi pengawet, menu simulasi pengawet, menu komentar, menu pengguna, menu kontak. Admin dapat mengakses menu pengawet, jenis pengawet, kategori pangan, batas jumlah pengawet, variabel, aturan, tipe keanggotaan, komentar, log fuzzy, pengguna. Pakar dapat mengakses menu pengawet, jenis pengawet, kategori pangan, batas jumlah pengawet untuk memvalidasi data serta menu variabel dan aturan untuk rekomendasi pengawet menggunakan fuzzy. Hasil implementasi dari analisis perancangan sistem berupa web yang dapat memberikan solusi saran jenis pengawet pada produk pangan yang diproduksi dan juga batasan penggunaan pengawet.
Keyword: pengawet, produk pangan, logika fuzzy

Judul: Metrik Einstein (Anti-) Self-Dual Berdimensi Empat dengan Metode Cartan
Abstrak: Gravitational field equation can be formulated in differential forms (differential geometry), which describes gravity as a manifestation of the curvature of space-time. Curvature of space-time is characterized by a metric that satisfies the gravitational field equation. With differential forms it can be formulated the (anti-) self-dual Einstein equation, which is a modification of the Cartan structure in (anti-) self-dual basis. Calculation of (anti-) self-dual metric with (anti-) self-dual Einstein equation is simpler than the calculation using Christoffel symbols.
Keyword: