Judul: Smart Pricing Model for Agricultural Food Products Based on Entropy Function Optimization and Time Series Prediction
Abstrak: Produk pangan hasil pertanian adalah produk pangan segar yang berasal dari tumbuhan dan hewan serta belum mengalami pengolahan. Masalah penentuan harga terbaik diperlukan bagi petani untuk keberlangsungan usahanya. Jika harga terlalu rendah dapat mengakibatkan kerugian dan sebaliknya jika harga terlalu tinggi dapat mengakibatkan rendahnya daya beli produk. Beberapa faktor yang mempengaruhi penetapan harga di petani meliputi kualitas produk, keekonomisan usahatani, prediksi harga, penawaran, permintaan, resiko, persaingan, kebijakan pemerintah, serta mekanisme distribusi produk. Berdasarkan hal tersebut, dilakukan pengembangan model harga cerdas untuk produk pangan hasil pertanian. Model harga cerdas produk pangan hasil pertanian (model harga cerdas) merupakan penerapan konsep kecerdasan buatan guna memberikan rekomendasi harga jual terbaik kepada petani. Pengembangan model menggunakan konsep multi objective entropy optimization problem (MOEOP) dan konsep optimasi berkendala prediksi deret waktu (optimization poblem with time series forecasting constraints/OPTSFC). Model harga cerdas diselesaikan menggunakan smart reading algorithm (algoritma SRA). Kebaruan penelitian dalam tulisan ini meliputi model harga cerdas, MOEOP, OPTSFC, algoritma SRA dan teorema nilai prediksi. MOEOP merupakan penggabungan antara multi objective optimization dengan entropy optimization problem (EOP). Konsep entropy digunakan untuk menghasilkan solusi yang seragam/beragam berdasarkan peluang suatu kejadian. Dalam model harga cerdas, konsep entropy digunakan untuk memperoleh harga yang beragam pada setiap produk yang sama dengan kualitas yang berbeda. Hasil percobaan penelitian menunjukkan bahwa fungsi EOP memiliki pengaruh yang nyata terhadap model MOEOP berdasarkan uji ANOVA pada tingkat 0,05. OPTSFC merupakan masalah optimasi yang memiliki kendala berupa hasil prediksi deret waktu dalam bentuk interval. Dalam model harga cerdas, prediksi deret waktu berupa harga yang berlaku di petani pada esok hari. Penyelesaian OPTSFC dilakukan secara bertahap dengan menyelesaikan prediksi deret waktu yang kemudian dilanjutkan dengan penyelesaian masalah optimasi. Hasil percobaan penelitian menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai akurasi akan menghasilkan rekomendasi yang mendekati hasil prediksi. Hasil tersebut telah dituangkan dan dibuktikan secara formal dalam teorema nilai prediksi. Dalam teorema nilai prediksi, ketika nilai akurasi prediksi deret waktu mendekati nilai satu (sempurna) maka rekomendasi harga dari penyelesaian masalah optimasi akan mendekati harga prediksi deret waktu. Teorema ini berguna untuk memperkirakan solusi masalah optimasi tanpa harus menggunakan algoritma optimasi saat nilai akurasi prediksi mendekati sempurna. Penyelesaian model harga cerdas dilakukan menggunakan algoritma SRA. Algoritma SRA merupakan suatu langkah cerdas dalam menentukan teknik penyelesaian suatu masalah berdasarkan kriteria yang ada. Ide dari algoritma SRA berasal dari berbagai teknik membaca dalam pembelajaran bahasa inggris di mana setiap teknik yang ada memiliki tujuan yang berbeda. Dalam algoritma SRA, komputer dianalogikan mampu menentukan teknik membaca/pembelajaran suatu data yang tepat berdasarkan kriteria yang disusun atas tujuan yang jelas. ...
Keyword: Deret Waktu, Entropy, Model Harga Cerdas, Optimasi, Produk Pangan Hasil Pertanian

Judul: Sistem Penunjang Keputusan Cerdas untuk Mengelola Rantai Pasokan pada Agroindustri Hortikultura
Abstrak: Kemajuan teknologi inforrnasi serta meningkatnya persaingan dalam dunia industri telah memberikan banyak alternatif bagi konsumen dalam memilih produk, akibatnya tuntutan konsumen menjadi lebih tinggi. Konsumen menuntut antara lain: pelayanan yang lebih cepat, kualitas yang lebih baik, serta harga yang lebih murah. Di era globalisasi saat ini, hal tersebut dapat menjadi hambatan bagi produsen sayuran di Indonesia yang mayoritas belum menerapkan manajemen yang memadai karena mereka akan bersaing dengan produsen sayuran dari manca negara. Hambatan tersebut telah dibuktikan dengan ketidakmampuan produk pertanian Indonesia bersaing dengan produk pertanian impor baik dalam segi harga maupun kualitas. Saat ini persaingan yang sesungguhnya bukanlah persaingan antar perusahaan, melainkan persaingan antar jaringan keIja. Sebuah jaringan yang terdiri dari pemasok, perusahaan, distributor, dan pengecer, akan saling bekeIja sama untuk menghasilkan produk akhir dengan kualitas tinggi, waktu yang lebih singkat, serta harga yang lebih teIjangkau. Oleh karena itu, hanya tim yang memiliki jaringan keIja yang paling efektif dan efisien yang dapat memenangkan persaingan. Supply Chain Management merupakan mekanisme pengelolaan rantai pasokan untuk mengoptimalkan nilai-nilai yang terdapat disepanjang rantai pasokan dengan cara mengoptimalkan aliran barang, aliran informasi, dan aliran uang di dalam rantai pasokan agar produk yang sampai ke konsumen dapat memberikan kepuasan dalam hal ketepatan waktu pengiriman, kualitas barang, dan harga yang teIjangkau, sehingga pada akhirnya akan memberikan keuntungan yang maksimal kepada seluruh anggota yang terlibat dalam rantai pasokan. Pendekatan-pendekatan yang digunakan untuk memecahkan masalah dalam Supply Chain Management antara lain: Forecasting, Inventory Management, Aggregate Planning, Resource Planning dan Transportation Management. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang, mengembangkan dan mengimplementasikan sistem penunjang keputusan cerdas untuk mengelola rantai pasokan pada agroindustri hortikultura sesuai dengan kebutuhan perusahaan, mengintegrasikan pendekatan-pendekatan pemecahan masalah Supply Chain Management ke dalam sistem penunjang keputusan cerdas, dan menerapkan algoritma genetika sebagai bagian dari sistem penunjang keputusan cerdas untuk memperoleh hasil optimum yang berkualitas dalam waktu yang lebih singkat. IDSS-SCM (Intelligent Decision Support System for Supply Chain Management) merupakan sebuah sistem penunjang keputusan untuk mengelola rantai pasokan pada agroindustri hortikultura yang ditunjang oleh komponen kecerdasan buatan, yaitu algoritma genetika. Sistem ini terdiri atas 8 model yang dirancang untuk mengelola rantai pasokan pada industri hortiknltura. Modelmodel tersebut adalah: Model Peramalan Perrnintaan Produk, Model Peramalan Hasil Produksi Pemasok, Model Rencana Tanam, Model Perencanaan Agregat,
Keyword: 

Judul: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: