Judul: Prediction of Air Temperature from Cooling Pad during Evaporative Cooling in Greenhouse Using Artificial Neural Network
Abstrak: Kondisi lingkungan rumah tanaman yang mendekati ideal dapat direkayasa dengan menerapkan pengaturan pada berbagai parameter lingkungan yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman. Satu diantara parameter penting adalah suhu udara di dalam rumah tanaman. Udara dalam rumah tanaman berasal dari udara yang keluar dari cooling pad, sehingga diperlukan prediksi suhu udara dari cooling pad. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi suhu udara yang keluar dari cooling pad pada evaporative cooling menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan backpropagation algorithm. Penelitian ini dilakukan pada rumah tanaman yang dilengkapi sistem evaporative cooling dan sistem kontrol adaptif. Air pada sistem evaporative cooling didinginkan oleh chiller, kemudian dialirkan menuju cooling pad. Namun evaporative cooling memerlukan rekayasa sistem pendinginan air sehingga dapat menurunkan suhu udara yang keluar dari cooling pad. Penelitian ini dilakukan dalam dua experimental run pada sistem pendinginan air untuk membandingkan dan menemukan model prediksi terbaik pada setiap percobaan. Model prediksi JST experimental run 1 mampu memprediksi suhu udara dari cooling pad lebih baik daripada model prediksi JST experimental run 2. Nilai MAE, RMSE, dan R2 pada experimental run 1 masing masing adalah 0,47°C; 0,65°C; dan 0,7379. Sedangkan nilai MAE, RMSE, dan R2 pada experimental run 2 sebesar 0,50°C; 0,68°C; dan 0,7011., Greenhouse environmental conditions close to ideal can be engineered by adjusting various environmental parameters influencing plant growth. One of the critical parameters is the air temperature in the greenhouse. The air in the greenhouse comes from the air coming out of the cooling pad, so it is necessary to predict the temperature of the air. This research aims to develop a prediction model for the air temperature leaving the cooling pad in evaporative cooling using Artificial Neural Networks (ANN) with a backpropagation algorithm. This research was conducted in a greenhouse with evaporative cooling and adaptive control systems. The chiller cools the water in the evaporative cooling system and then flows to the cooling pad. However, evaporative cooling requires engineering a water-cooling system to reduce the temperature of the air coming out of the cooling pad. This research was conducted in two experimental runs on the water-cooling system to compare and find the best prediction model in each experiment. The ANN prediction model for experiment run 1 could predict the air temperature of the cooling pad better than the ANN prediction model for experiment run 2. MAE, RMSE, and R2 values in experiment run 1 were 0.47°C, 0.65°C, and 0.7379, respectively, while MAE, RMSE, and R2 values in experiment 2 were 0.50°C, 0.68°C, and 0.7011.
Keyword: chiller/chiller, cooling pad/cooling pad, evaporative cooling/evaporative cooling, jaringan saraf tiruan/artificial neural network, pemodelan suhu udara/air temperature modelling

Judul: Artificial Neural Networks Modelling for  Estimating Air Temperature in a Greenhouse under Evaporative Cooling
Abstrak: Suhu udara di dalam greenhouse di kawasan tropika basah pada siang hari ketika cuaca cerah cenderung terlalu tinggi untuk pertumbuhan tanaman. Salah satu upaya untuk menurunkan suhu udara di dalam greenhouse tersebut adalah dengan menggunakan sistem evaporative cooling. Namun, sistem tersebut belum tentu mampu menurunkan suhu mencapai syarat lingkungan tumbuh untuk tanaman yang berasal dari dataran tinggi. Sistem evaporative cooling dengan penambahan suatu water chiller dapat menurunkan suhu air sehingga suhu udara di dalam greenhouse mendekati suhu optimum untuk tanaman dataran tinggi. Dalam hubungan ini, suatu model untuk menduga suhu udara di dalam greenhouse akan sangat berguna dalam perancangan maupun pengendalian lingkungan di dalam greenhouse. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model Artificial Neural Network (ANN) untuk menduga suhu udara di dalam greenhouse. Pengembangan model ANN dilakukan dengan menentukan nilai terbaik untuk beberapa parameter model. Parameter model tersebut antara lain adalah random state, initial learning rate, momentum, dan hidden layer sizes. Model ANN struktur 8-7-1 dengan algoritma Backpropagation yang dikembangkan memiliki kinerja yang sangat baik dalam menduga suhu udara di dalam greenhouse di titik-titik representasi dengan nilai R2 di atas 0,99 dan RMSE di bawah 0,15 oC
Keyword: greenhouse, artificial neural network, evaporative cooling, water chiller

Judul: Metazoan parasites from the narrow-barred Spanish mackerel, Scomberomorus commerson (Lacepede, 1800) around Sulawesi waters
Abstrak: Ikan tenggiri adalah salah satu ikan ekonomis penting yang dijual untuk memenuhi pasaran lokal dan salah satu komoditi ekspor. Untuk menjaga kualitas ikan tersebut, maka perlu dik etahui tentang stok dan parasitnya. Studi parasit merupakan salah satu informasi penting dalam bidang ekologi seperti peranan parasit pada suatu ekosistem dan informasi dasar bagi industri perikanan dalam menjaga kualitas ikan, dan dalam bidang manajemen, kemungkinan dapat juga digunakan sebagai indikator stok populasi ikan.
Keyword: