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: Identifikasi jenis kawanan (Schooling) ikan dengan artificial neural network
Abstrak: Artifical Neural Network (jaringan saraf tiruan) dikembangkan cari proses sistem jaringan syaraf biologi di dalam otak. Artificial Neural Network (ANN) yang digunakan terdiri dari tiga lapisan, yaitu lapisan input, satu lapisan hidden dan lapisan output. Data input yang diberikan pada input layer terdiri atas area, perimeter, tinggi, panjang, elongation, ciercularity, rectangular, fractal dimension. Sebagai output jaringan adalah hasil identifikasi kawanan Lemuru. Sistem yang dikembangkan dalam identifikasi jenis kawanan ikan Fada echogram dengan mengggunakan image processing dan Artificial Neural Network adalah berupa aplikasi yang bekerja pada platform Microsoft Windows. Program ini didesain dengan beberapa modul utama antara lain modul untuk meghitung deskriptor dan modul untuk komputasi Artificial Neural Network. Modul-modul ini diintegrasikan kedalam menu-menu yang dikelompokkan berdasarkan fungsinya masing- nasing. Data yang dipakai dalam training/pelatihan jaringan adalah data ceskriptor kawanan ikan yang terdiri dari 40 unit data, data ini terbagi kedalam dua bagian antara lain data yang teridentifikasi sebagai kawanan ikan sebanyak 22 unit dan data yang teridentifikasi kukan kawanan ikan sebanyak 18 unit. Jaringan ANN dilatih dengan konstanta logistik sigmoid serta tiga nilai learning rate yang berbeda. Pemberian nilai 1 Learning rate yang berbeda bertujuan untuk memperoleh nilai sigma error yang terkecil. Jumlah kawanan yang dipakai untuk validasi adalah sebanyak 30 buah set data. Dari jumlah tersebut yang teridentifikasi sebagai kawanan ikan lemuru adalah sebanyak 19 buah set data dan sisanya 11 buah set data adalah bukan kawanan ikan Cemuru. Tingkat akurasi yang diperoleh pada saat training untuk ke-tiga embelajaran tersebut adalah sebesar 100% sedangkan akurasi pendugaan ada saat validasi jaringan diperoleh bahwa ANN dengan konstanta Learning rate yang rendah akan menghasilkan pendugaan yang lebih kurat (± 70%) namun waktu yang diperlukan untuk pelatihan relatif Iama.
Keyword: 

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: