Judul: Image Reconstruction on Multimode Optical Fiber using Nonlocal Neural Network
Abstrak: Transmisi citra pada serat optik moda ganda masih belum dapat di implementasikan dengan baik karena adanya efek dispersi modal. Padahal serat optik memiliki banyak manfaat dan diaplikasikan pada berbagai bidang, seperti pada bidang komunikasi hingga bidang medis. Model Jaringan Syaraf Tiruan Nonlokal dan Jaringan Syaraf Tiruan Konvolusi digunakan untuk mengatasi efek dispersi modal tersebut. Kedua model ini akan merekonstruksi citra masukan kembali berdasarkan citra keluaran dari serat optik moda ganda. Himpunan data yang digunakan untuk mensimulasikan transmisi citra pada serat optik moda ganda adalah MNIST, Fashion-MNIST dan Muybridge Punch. Hasil rata-rata nilai SKR dan UIKS yang didapatkan untuk masing-masing himpunan data pada model Jaringan Syaraf Tiruan Konvolusi secara berturut-turut adalah (1015; 1829; 4350) dan (0,689; 0,511; 0,397), sedangkan hasil rata-rata nilai SKR dan UIKS yang didapatkan pada model Jaringan Syaraf Tiruan Nonlokal untuk masing-masing himpunan data secara berturut-turut adalah (2305; 2015; 4376) dan (0,388; 0,399; 0,255). Kata kunci: dispersi modal, jaringan syaraf tiruan, serat optik moda ganda., Image transmission on multimode optical fiber could not yet be implemented because of the modal dispersion effect. Even though, multimode optical fiber has much application from communications to medical diagnosis. Nonlocal Neural Network model and Convolution Neural Network model can be used to overcome the modal dispersion effect. These two models will reconstruct input images based on output images from a multimode optical fiber. The dataset to be used for image transmission simulation on multimode optical fiber are MNIST, Fashion MNIST, and Muybridge Punch. The average result value of MSE and SSIM from Convolution Neural Network model for each dataset in succession are (1015, 1829 4350) and (0.689, 0.511, 0.397), while for Nonlocal Neural Network model the average result value of MSE and SSIM for each dataset in succession are (2305, 2015, 4376) and (0.388, 0.399, 0.255). Keywords: modal dispersion, neural network, multimode optical fiber.
Keyword: modal dispersion, neural network, multimode optical fiber

Judul: Jaringan Syaraf Tiruan untuk Pemodelan Kalibrasi dengan Prapemrosesan Analisis Komponen Utama dan Transformasi Fourier Diskret
Abstrak: Pemodelan data akan mengalami kesulitan jika terdapat dua masalah, dimensi peubah jauh lebih besar dibandingkan pengamatan dan atau terjadinya korelasi tinggi diantara peubah. Kasus tersebut ditemui pada pemodelan kalibrasi yang memodelkan data transmitan dengan dimensi peubah yang sangat besar dan data contoh konsentrasi dengan pengamatan yang sangat sedikit. Tujuan penelitian ini adalah mencari model terbaik metode Jaringan Syaraf Tiruan {JST) untuk pemodelan kalibrasi dengan prapemrosesan Analisis Komponen Utama (AKU) dan Transformasi Fourier Diskrit (TFD}. Enam jenis data transmitan disimulasikan dan data konsentrasi merupakan fungsi data transmitan. Kriteria seleksi model terbaik ditentukan berdasarkan : Kriteria Out­Sample {MSE dan NRMSE) dan Kriteria In-Sample (AIC, SIC, SBC dan MSEtr). Model terbaik untuk kedua metode adalah JST dua lapis dengan satu node pada lapis tersembunyi. Pembandingan AKU-JST dan TFD-JST menghasilkan kesimpulan JST-TFO lebih tepat menduga data konsentrasi daripada AKU-JST.
Keyword: 

Judul: Peranan Zn-Fitat dalam menyediakan Zn dan pengaruhnya terhadap absorpsi Pb ransum pada domba
Abstrak: Asam fitat banyak terdapat dalam biji-bijian. Senyawa ini dapat mengikat kuat Pb dan Zn. Seng merupakan mineral esensial untuk hewan, tetapi absorpsinya di saluran pencernaan sangat rendah. Suplementasi Zn dapat dilakukan dalam berbagai bentuk.
Keyword: