Judul: Analisis pengaruh parasitisme terhadap model antara mangsa, pemangsa dan sisaan bahan organik
Abstrak: Parasitisme merupakan suatu fenomena yang mencakup hubungan timbal balik antara suatu spesies dengan spesies lainnya, dimana spesies individu yang satu merugikan, dinamakan parasit, dan spesies individu yang lainnya dirugikan, disebut inang. Tulisan ini menyajikan model antara mangsa (M), pemangsa (P) dan sisaan bahan organik (S) berdasarkan persamaan Lotka-Volterra yang diformulasikan dalam bentuk sebagai berikut (a-bad-a-PM = pa₂(@PM)-bP di ds =(1-a₂)(2PM)+b₂P+a,M²-cXS dt Sistem di atas selanjutnya disebut Model Umum. Simulasi komputer menggunakan software Maple 6 dan Mathematica 3.0 dengan asumsi baliwa sistem model di atas berada dalam keadaan equilibrium, menghasilkan tiga titik tetap. Kemudian ke dalam Model Umum dimasukkan unsur parasit dan dilihat pengaruhnya. Pengaruh parasit terhadap Model Umum bergantung pada tipe hidupnya yang terbagi atas dua, yakni parasit yang memiliki lingkaran hidup sederhana (parasit SHS) yakni hanya membutuhkan satu inang untuk menjalani kehidupannya dan parasit yang memiliki lingkaran hidup kompleks/sulit (parasit SHK) yaitu membutuhkan lebih dari satu inang untuk tempat hidupnya. Khusus pada tulisan ini dipelajari parasit SHK dengan dua inang, di mana mangsa sebagai inang perantara dan pemangsa sebagai inang definitif/akhir. Dari simulasi diperoleh hasil bahwa parasit SHS tidak mengubah nilai kesetimbangan sistem Model Umum, sedangkan parasit SHK mengubahnya. Secara khusus, pengaruh parasit pada sisaan bahan organik menyebabkan penurunan nilai S. Besarnya penurunan ini bergantung pada suatu parameter peningkatan pemangsaan p. Semakin besar nilai p, semakin besar pula penurunan nilai S yang terjadi,
Keyword: 

Judul: Analisis kestabilan model interaksi dua pemangsa-satu mangsa
Abstrak: Interaksi antar makhluk hidup dalam kehidupan ini ada yang berdampak positif, negatif dan ada pula yang tidak berpengaruh terhadap makhluk hidup lain. Tulisan ini akan membahas model interaksi antara dua pemangsa dengan satu mangsa yang didasari dari model mangsa-pemangsa Lotka-Volterra. Pada model yang dikembangkan ini diasumsikan bahwa interaksi antar pemangsa bersifat komensalis, artinya interaksi dimana satu spesies pemangsa memperoleh keuntungan, sedangkan spesies pemangsa lainnya tidak terpengaruh. Model yang disusun ini terdiri atas variabel-variabel R (banyaknya mangsa), H (banyaknya pemangsa inang), C (banyaknya pemangsa yang komensalis terhadap H), u (tingkat pertumbuhan mangsa), v (tingkat pemangsaan pemangsa C), w (tingkat pemangsaan pemangsa H), 0 ( efisiensi konversi C), p ( efisiensi konversi H), x (tingkat kematian pemangsa C), dan y (tingkat kematian pemangsa H). Kestabilan model interaksi dua pemangsa-satu mangsa ini diperoleh dari kriteria Routh-Hurwitz. Pada kriteria ini, pengujian kestabilan dilakukan di sekitar titik-titik tetap yang diperoleh dari model tersebut. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa, jika populasi pemangsa inang punah, maka akan terjadi ketidakstabilan, sedangkan jika tingkat kematian pemangsa C lebih besar atau sama dengan tingkat kematian pemangsa H, maka akan menyebabkan kestabilan. Pada kondisi ini, jika tingkat kematian salah satu pemangsa meningkat, maka populasi pemangsa tersebut turun, dan populasi pemangsa yang lain naik.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: