Judul: Artificial Neural Network Modeling  and Optimization with Genetic Algorithm on Photosynthetic Rate of Lettuce in a  Floating Raft Hydroponic System
Abstrak: Pada beberapa tahun terakhir, komoditas selada mengalami peningkatan permintaan sehingga perlu diikuti dengan peningkatan produktivitas. Produktivitas budidaya selada dapat dilakukan melalui kontrol dan optimasi terhadap parameter-parameter lingkungannya. Budidaya tanaman secara hidroponik rakit apung dalam rumah tanaman dapat memudahkan kontrol terhadap faktor-faktor lingkungan. Hubungan antara parameter-parameter lingkungan seperti kelembaban relatif udara, suhu udara, densitas fluks foton fotosintetik (PPFD) sinar matahari, dan suhu daerah perakaran terhadap laju fotosintesis sebagai indikator produktivitas tanaman telah dimodelkan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) pada budidaya tanaman selada “Grand Rapids” secara hidroponik rakit apung di dalam rumah tanaman. Model JST yang dikembangkan kemudian digunakan untuk mencari nilai optimal parameter-parameter lingkungan menggunakan algoritma genetika nilai asli. Hasil pemodelan JST dengan komite model menunjukkan RMSE dan R2 masing-masing 0,7475 µmol m-2 s-1 dan 0,8664. Nilai optimum kelembaban relatif udara, suhu udara, PPFD, dan suhu daerah perakaran optimal berdasarkan komite model yang dikembangkan berturut-turut adalah 50,32%, 32,34 oC, 504,77 µmol m-2 s-1, dan 23,12 oC untuk menghasilkan estimasi laju fotosintesis sebesar 9,91 µmol m-2 s-1. Optimasi suhu daerah perakaran terhadap rataan per sampel data budidaya tanpa perlakuan pendinginan perakaran menunjukkan rata-rata peningkatan estimasi laju fotosintesis sebesar 1,52 µmol m-2 s-1., In recent years, the demand for lettuce has increased, therefore it should be followed by an increase in productivity. Lettuce productivity can be promoted through control and optimization of its environmental factors. Lettuce cultivation using floating-raft hydroponic system within a greenhouse could facilitate control over these environmental factors. The relation of several environment parameters, such as air relative humidity, air temperature, photosynthetic photon flux density (PPFD), and root-zone temperature to photosynthetic rate as an indicator of productivity of lettuce cultivated using a floating-raft hydroponic system within a greenhouse was modeled using Artificial Neural Network (ANN). The ANN model then was evaluated and used for optimization using real-valued genetic algorithm method. The model evaluations on RMSE and R2 were 0,7475 µmol m-2 s-1 and 0,8664, respectively. Optimum values of air relative humidity, air temperature, PPFD, and root-zone temperature based on the developed ANN model were 50,32%, 32,34 oC, 504,77 µmol m-2 s-1, and 23,12 oC, respectively, to produce an estimated photosynthetic rate of 9,91 µmol m-2 s-1. Root-zone temperature optimization on measured data of samples without root-zone cooling was estimated to increase photosynthetic rate by 1,52 µmol m-2 s-1.
Keyword: artificial neural network, floating-raft hydroponic, real-value genetic algorithm, root-zone cooling

Judul: An artificial neural network model to predict the growth of hydroponic lettuce plants with Root Zone Cooling.
Abstrak: Kegiatan budidaya tanaman secara hidroponik dengan pendinginan zona perakaran (root zone cooling) dapat meningkatkan produktivitas. Sistem hidroponik dengan root zone cooling digunakan mampu untuk mengontrol suhu di sekitar akar tanaman, sehingga meningkatkan penyerapan nutrisi dan air yang mendukung pertumbuhan tanaman secara optimal. Namun demikian, perlu dilakukan analisis terhadap parameter lingkungan yang menentukan pertumbuhan tanaman. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah dengan menggunakan jaringan saraf tiruan (JST). Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sebuah model jaringan saraf tiruan untuk memprediksi pertumbuhan tanaman selada dalam sistem teknik hidroponik dengan menggunakan jaringan saraf tiruan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah jaringan saraf tiruan yang terdiri dari tahapan (1) pengambilan data, (2) pemrosesan data, (3) pengembangan model, (4) training dan testing model JST dan (4) validasi model JST. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model Jaringan saraf tiruan untuk memprediksi bobot segar tanaman berbasis 9 parameter input, yaitu suhu udara di dalam rumah tanaman, suhu zona perakaran, intensitas radiasi matahari, kelembaban relatif, electrical conductivity (ppm) larutan hara, potential of hydrogen (pH) larutan hara, luas daun, jumlah daun, dan bobot segar tanaman. Model training dan validasi dengan 1215 dataset yang dibagi menjadi 70% dataset training dan 30% dataset validasi. Model dibangun dengan 9 input layer, 13 hidden layer, dan 1 output layer dengan 100 epoch (iterasi). Model memiliki akurasi yang tinggi dengan nilai koefisien korelasi (R2) sebesar 0,9395 dan root mean square error sebesar 3,72 gram.
Keyword: Artificial neural network, Hydroponics, Nutrient film techniques, Root zone cooling

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: