Judul: Pemodelan Sistem Peringatan Dini Cerdas Pasokan Minyak Sawit Nasional
Abstrak: Minyak sawit dalam hal ini Crude Palm Oil (CPO), keberadaannya semakin strategis. Di tingkat dunia, rata-rata konsumsinya pertahun meningkat 4.78 persen, atau tumbuh 1.11 persen lebih tinggi dari produksinya. Hal ini terkait dengan semakin luasnya produk turunan penting yang dapat dihasilkan maupun tingkat produktivitas dan efisiensinya dalam produksi. Di dalam negeri, secara industri memiliki peran sangat penting, disamping menjadi sumber devisa negara, juga menjadi lokomotif perekonomian rakyat pedesaan. Sejak di perkebunan hingga pengolahan dan pemasarannya, kini melibatkan setidaknya 3.7 juta petani sawit maupun 20 juta tenaga kerja lainnya. Pengalaman menunjukkan, bahwa krisis ekonomi 1997-1998 yang memicu aksi ekspor masif minyak sawit nasional telah menimbulkan persoalan kelangkaan (shortage). Di sisi lain, sejak 2006, saat industri minyak sawit nasional mendulang prestasi sebagai produsen sekaligus eksportir terbesar dunia, senantiasa dihadapkan pada isu- isu lingkungan, persaingan bisnis hingga politik regional dan dunia yang berusaha menekan arus ekspor. Dihadapkan pada faktor globalisasi dunia yang terus meningkatkan ketidakpastian, maka dibutuhkan instrumen peringatan dini untuk potensi persoalan shortage maupun oversupply, agar dapat disiapkan kebijakan tindakan antisipasi untuk meminimalisasi dampaknya. Penelitian ini mengusulkan pengembangan model sistem peringatan dini cerdas pasokan minyak sawit nasional (model SPD-C PMSN) sebagai instrumen peringatan dini bagi stakeholder penentu kebijakan. Model SPDC-PMSN dikembangkan merujuk pada syarat model sistem peringatan dini yang efektif, dimana mengandung 4 unsur kunci: pengetahuan tentang risiko, pemantauan dan layanan peringatan, informasi dan komunikasi, dan respon tindakan. Keempat unsur kunci ini didedikasi dalam model SPD-C PMSN yang mengandung tiga komponen model utama yaitu pertama model penentuan variabel dominan PMSN, kedua model prediksi dan deteksi PMSN, dan ketiga model klasifikasi dan penelusuran faktor PMSN. Model pertama didedikasi untuk menghasilkan faktor- faktor sebagai dasar analisis persoalan, sedangkan model kedua didedikasi untuk memantau dan menghasilkan pengetahuan tentang risiko, sedangkan model ketiga didedikasi untuk menghasilkan layanan peringatan, informasi dan komunikasi serta saran respon tindakan. Model pertama, menghasilkan output variabel-variabel dominan PMSN melalui proses pengujian korelasi setiap kandidat terhadap aspek PMSN yang didekati melalui teori supply dan demand yang meliputi aspek produksi, impor, konsumsi, dan ekspor. Input model ini adalah kandidat-kandidat variabel dominan PMSN berikut data historikalnya, teknik uji korelasi statistik, pengetahuan kelompok pakar tentang PMSN, dan teknik agregasi penilaian kelompok pakar multi-kriteria non-numerikal. Model kedua, menghasilkan output nilai-nilai prediksi aspek PMSN dan nilai- nilai parameter deteksi berupa frekuensi dan tren baik supply maupun demand melalui proses pembentukan dan simulasi model-model: prediksi volume produksi (JST-BP PVPMS), prediksi volume impor (JST-BP PVIMS), prediksi volume konsumsi (JST-BP PVKMS), prediksi volume ekspor (JST-BP PVPMS), dan statistical control detection adaptive (SCDA). Input model ini adalah variabel dominan PMSN berikut data historikal yang dihasilkan oleh model pertama, teknik dan nilai- nilai parameter model prediksi jaringan syaraf tiruan dan teknik statistical process control (SPC). Model ketiga, menghasilkan output klasifikasi status pasokan dan notifikasi peringatan dini berikut informasi faktor- faktornya bila diperlukan melalui proses pembentukan rule base inferensi, inferensi nilai-nilai parameter deteksi frekuensi dan tren supply dan demand, menginterpretasikannya dalam klasifikasi status PMSN dan membangkitkan notifikasi peringatan maupun melakukan penelusuran balik untuk menemukan faktor penyebabnya jika diperlukan. Input model ini adalah nilai- nilai parameter deteksi PMSN yang dihasilkan model kedua, pengetahuan tahapan krisis dan teknik
Keyword: minyak sawit nasional, sistem peringatan dini cerdas, pengendalian statistik adaptif, jaringan syaraf tiruan, fuzzy inference system

Judul: Model sistem ahli untuk penentuan mutu minyak sawit mentah dan jumlah kehilangan minyak selama proses pengolahan
Abstrak: Kelapa sawit merupakan salah satu hasil pertanian yang sangat potensial untuk dikembangkan, karena memiliki peran penting dalam kontribusi pertukaran komoditi non migas Indonesia. Dalam kurun waktu 25 tahun terakhir ini, Indonesia banyak mengolah buah kelapa sawit menjadi minyak sawit mentah (CPO). CPO yang dihasilkan digunakan untuk memenuhi kebutuhan ekspor dan kebutuhan dalam negeri. Dalam proses pengolahan buah kelapa sawit menjadi CPO, perlu diperhatikan faktor-faktor yang mempengaruhi mutu dan jumlah CPO. Faktor- faktor yang mempengaruhi mutu CPO adalah kandungan air, impurities (kotoran dan padatan) dan asam lemak bebas. Faktor yang mempengaruhi jumlah CPO adalah kehilangan minyak selama proses pengolahan, yang meliputi kehilangan minyak dalam air kondensat, serabut atau ampas, tandan kosong, buah yang masih melekat pada tandan kosong, biji, fat pit dan sludge. Faktor- faktor ini perlu diatasi untuk menghasilkan CPO dalam jumlah yang optimal dan sesuai dengan standar mutu. Sistem Ahli (Expert System) merupakan suatu sistem yang potensial untuk mengatasi faktor-faktor yang mempengaruhi mutu CPO dan jumlah kehilangan minyak selama proses pengolahan buah kelapa sawit menjadi CPО. Tujuan dari penelitian ini adalah mempelajari faktor-faktor yang mempengaruhi mutu CPO dan jumlah kehilangan minyak selama proses pengolahan, mempelajari dan menyerap mekanisme alur pikir para ahli dalam proses pengolahan kelapa sawit serta merancang Model Sistem Ahli untuk mutu CPO dan kehilangan minyak selama proses pengolahan dengan teknik sistem berbasis pengetahuan. Model Sistem Ahli untuk mutu CPO dan kehilangan minyak selama proses pengolahan (EXSPalm1) dirancang dalam bentuk perangkat lunak (software) komputer dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 4.0. Pembentukan Model EXSPalm1 dilakukan melalui tahap akuisisi pengetahuan dari para ahli yang memliki pengetahuan dan berpengalaman dalam bidang pengolahan kelapa sawit, tahap representasi pengetahuan dan tahap mekanisme inferensi. Tahap mekanisme inferensi meliputi strategi penalaran (strategi penalaran pasti / modus ponens dan strategi penalaran tidak pasti / faktor kepastian), strategi pengendalian (pengendalian mata rantai ke depan) dan strategi pelacakan (strategi pelacakan mendalam dan strategi pelacakan meluas). Model EXSPalm1 memuat fasilitas penjelasan, fasilitas konsultasi dan fasilitas input nilai. Fasilitas penjelasan meliputi penjelasan proses pengolahan buah kelapa sawit menjadi CPO, penjelasan model, penjelasan standar mutu CPO dan standar kehilangan minyak selama proses pengolahan. Ruang lingkup konsultasi meliputi faktor-faktor yang mempengaruhi mutu CPO dan jumlah kehilangan minyak selama proses pengolahan. Bentuk konsultasi adalah berupa pertanyaan-pertanyaan yang saling berkaitan dan jawaban-jawaban pertanyaan yang berupa fakta- fakta. Setiap pertanyaan disertai dengan pemasukan nilai tingkat kepastian dari pengguna. Hasil konsultasi adalah berupa kesimpulan dan saran. Keluaran kesimpulan dan saran dari hasil konsultasi bersifat khusus untuk setiap masalah (faktor) yang dikonsultasikan dan dilengkapi dengan nilai tingkat kepastian. Nilai tingkat kepastian kesimpulan dan saran diperoleh dari hasil perhitungan nilal kepastian yang diberikan ahli dan pengguna. Fasilitas input nilai merupakan fasilitas pemasukan nilai mutu CPO dan jumlah kehilangan minyak selama proses pengolahan sebelum pengguna melakukan konsultasi. Apabila nilai yang dimasukkan pengguna berada di luar standar, maka model akan melakukan konsultasi dengan pengguna.
Keyword: 

Judul: Morfologi Organ Reproduksi Betina Walet Linchi (Collocalia linchi)
Abstrak: This research is aimed to describe the morphology of the female reproductive organs of the cave swiftlets (C. linchi ) macroscopic and microscopically. Four female reproduction organs were used in this study. Microscopic observation was done using Hematoxilin – eosin (HE), alcian blue (AB) pH 2.5 and periodic acid Schiff (PAS) staining methods. The reproductive organs were consisted of ovarium and oviduct. The oviduct has five parts: infundibulum, magnum, isthmus, uterus and vagina. The mucosa of oviduct has mucosal folds and lined with columnar ciliated epithelial cells. Glandular glands were found in the lamina propria of oviduct, except in the vagina. The thick muscle of sphincter uterovagina was found in the border between uterus and vagina. Using AB-PAS staining methods, it was detected that oviduct contained neutral and acid carbohydrate, especially in the secrete glands of oviduct.
Keyword: oviduct., ovarium, Collocalia linchi