Judul: Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Penentuan Kandungan Kimia Biji Kopi Beras Arabika dengan NIRS
Abstrak: Salah satu faktor penting untuk peningkatan ekspor kopi adalah kualitas mutu biji kopi yang salah satunya ditentukan oleh kandungan kimia biji kopi. Penentuan kandungan kimia kopi ditentukan melalui analisa laboratorium kimia. Seiring perkembangan teknologi metode Near Infrared Spectroscopy atau NIRS hadir sebagai salah satu metode analisis non-destruktif yang dapat digunakan untuk menganalisis kandungan kimia biji kopi dengan lebih cepat dan akurat. Penelitian tentang pendugaan kandungan kimia biji kopi beras arabika specialty Gayo dan Java preanger dengan menggunakan model kalibrasi Partial Least Square (PLS) telah dilakukan. Sistem-sitem kompleks non-linier pada jaringan syaraf tiruan (JST) dipercaya dapat memberikan hasil pendugaan kandungan kimia biji kopi beras arabika dengan lebih akurat. Secara umum tujuan penelitian ini adalah pengembangan model JST untuk penentuan kandungan kimia biji kopi beras arabika dengan NIRS. Secara khusus penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode pengolahan data dan mengembangkan model JST terbaik untuk memprediksi kandungan kimia biji kopi beras arabika dan melakukan validasi terhadap model yang dikembangkan tersebut. Data input yang digunakan adalah data principal component (PC) spektra yang terlebih dahulu telah dilakukan pre-treatment data menggunakan multiplicative scatter correction (MSC), Normalisasi (N-1,1), dan turunan pertama Savitzky-Golay (dg1). Model JST menggunakan Multilayer Perceptron (MLP) feed forward neural network dengan algoritma pelatihan dasar Levenberg-Marquard. Ketelitian model dikaji dengan melakukan validasi berdasarkan nilai koefisien korelasi (r), standar error of calibration set (SEC), standar error of prediction set (SEP), dan coefficient of variation (CV), Ratio of performance to deviation (RPD), dan konsistensi. Penggunaan 10 jumlah neuron pada hidden layer sudah cukup untuk memprediksi kandungan kimia yang akan di analisa. Pada kopi java preanger kadar air dapat diprediksi dengan 5 PC dan pre-treatment kombinasi normalisasi dan dg1 (r = 0.94; CV = 0.82%; RPD = 2.99), kandungan karbohidrat diprediksi dengan 2 PC dan pre-treatment kombinasi MSC dan dg1 (r = 0.98; CV = 0.49; RPD = 4.88), lemak diprediksi dengan 2 PC dan pre-treatment kombinasi normalisasi dan dg1 (r = 0.99; CV = 1.18%; RPD = 5.91), protein diprediksi dengan 5 PC dan pre-treatment kombinasi MSC dan dg1 (r = 0.98; CV = 0.73%; RPD = 5.45), kafein diprediksi dengan 8 PC dan pre-treatment kombinasi MSC dan dg1 (r = 0.97; CV = 0.93%; RPD = 4.35). Pada kopi gayo kadar air diprediksi dengan 8 PC dan pre-treatment normalisasi (r = 0.96; CV = 1.77%; RPD = 3.79), karbohidrat diprediksi dengan 8 PC dan pre-treatment MSC (r = 0.99; CV = 0.24%; RPD = 10.73), lemak diprediksi dengan 8 PC dan pre-treatment kombinasi normalisasi+dg1 (r = 0.99; CV = 0.81%; RPD = 9.67), protein diprediksi dengan 5 PC dan pre-treatment kombinasi MSC dan dg1 (r = 0.99; CV = 0.84%; RPD = 7.08), kafein diprediksi dengan 8 PC dan pre-treatment kombinasi normalisasi dan dg1 (r = 0.98; CV = 2.15%; RPD = 4.44). Penggunaan metode JST dalam pengembangan model penentuan kandungan kimia biji kopi beras arabika dapat meningkatkan akurasi prediksi dibandingkan penggunaan metode PLS dan MLR.
Keyword: aringan syaraf tiruan, kopi arabika, near infrared spectroscopy

Judul: Penentuan Kandungan Kimia Utama Biji Kopi Arabika Java Preanger secara Nondestruktif dengan Near Infrared Spectroscopy (NIRS).
Abstrak: Kopi merupakan salah satu komoditas perkebunan yang memegang peranan penting di Indonesia, terutama dalam hal perekonomian. Produksi dan jumlah kopi ekspor yang cukup besar memerlukan teknik atau metode yang dapat menentukan mutu kopi secara cepat dan akurat. Dalam hal ini, teknologi Near Infrared Spectroscopy (NIRS) diharapkan dapat menggantikan teknologi pengukuran kandungan utama biji kopi yang pada umumnya masih dilakukan dengan metode kimia. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kandungan utama berupa kadar air, kadar abu, karbohidrat, kadar lemak, dan protein dari biji kopi arabika java preanger (JP) secara nondestruktif dengan teknologi NIRS dan menentukan panjang gelombang dominan untuk penentuan kandungan tersebut dengan metode Multiple Linear Regression (MLR). Pengujian dilakukan dengan menggunakan 60 sampel data dan tiga metode kalibrasi dan validasi yaitu metode Principal Component Regression (PCR), Partial Least Squares (PLS), dan Multiple Linear Regression (MLR). Pengolahan data spektrum dilakukan untuk meningkatkan nilai akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi NIRS terbaik untuk menduga kandungan utama biji kopi JP adalah menggunakan PLS dengan beberapa variasi jumlah faktor dan pengolahan data derivative serta kombinasinya (r ≥ 0.90; RPD ≥ 2.34; CV ≤ 2.54%). Model MLR menghasilkan tingkat akurasi yang lebih rendah dari PLS, panjang gelombang yang digunakan untuk memprediksi kandungan utama biji kopi berjumlah 10-15 panjang gelombang dengan beberapa panjang gelombang yang berhubungan langsung dengan kandungan kimia.
Keyword: biji kopi java preanger, MLR, NIR spectroscopy, PCR, PLS.

Judul: Prolapsus uteria dan penanggulangannya
Abstrak: Prolapsus uteri adalah penyembulan mukosa uterus dari badan melalui vagina. Penyembulan ini dapat total dan dapat pula sebagian. Umumnya terjadi setelah melahirkan. Prolapsus uteri disebabkan karena pada saat melahirkan, hormon oxytocin yang dihasilkan oleh kelenjar hipofise posterior sangat meningkat, sehingga gerak peristaltik, perejanan urat daging dan diafragma berlangsung terus menerus dengan kuat, meskipun foetus telah lahir. Faktor predisposisi prolapsus uteri adalah hewan yang telah berumur tua dan selalu di kandangkan sepanjang tahun, sehingga menyebabkan relaksasi ligamentum penggantung uterus. Infeksi yang disebabkan oleh kuman penyebab abortus serta batuk yang kronis lebih mendorong terjadinya prolapsus uteri.
Keyword: