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: 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: Impact Of water policy on poverty reduction and women roles in water management In Zimbabwe
Abstrak: Water management is a key factor in the battle to remove the scourge of extreme poverty and to build secure and prosperous lives for people in the developing world. The water sector in Zimbabwe is complicated by the large number of actors; it is interwoven within various ministries. The research used secondary data and review of literature to evaluate how the current water policy has contributed towards marginalising women and the poor. It looked at how actors can also marginalise or put other actors at risk thereby undermining their role through prioritisation of certain projects, stakeholder participation and usage policy. From a descriptive analysis it is found that women are further relegated and marginalised. The poor are further impoverished through marginalisation and vulnerability. The policy environment favours business and state interests against those of grassroots actors and women. It recommends the establishment of home grown pro- poor water management strategies.
Keyword: