Judul: Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan untuk Prediksi Akhir Musim Hujan Menggunakan Data Southern Oscilliation Index
Abstrak: Pengetahuan tentang akhir musim hujan memiliki manfaat dalam bidang pertanian, peternakan dan kelautan. Akhir musim hujan harus diprediksi agar petani, peternak dan nelayan dapat mengatur waktu untuk memaksimalkan hasil pekerjaan mereka. Prediksi akhir musim hujan dapat dilakukan dengan pemodelan jaringan syaraf tiruan (JST) propagasi balik. Prediktor yang dipakai adalah Southern Oscillation index (SOI). Prediktor SOI berkaitan dengan kejadian El-Nino yang memiliki hubungan erat dengan musim di Indonesia. Akhir musim hujan ditentukan oleh perhitungan dengan metode Moron. JST propagasi balik dengan prediktor SOI yang menghasilkan hasil terbaik didapat dari bulan Oktober, November dan Desember dengan parameter 2 hidden layer, 20 hidden neuron, dan learning rate 0.1 yang menghasilkan nilai korelasi (r) sebesar 0.7891.
Keyword: Akhir Musim Hujan, Jaringan Saraf Tiruan, Southern Oscilliation Index, Arsitektur JST, Modifikasi nilai apha, Learning rate, JTS

Judul: Prediksi Awal Musim Hujan di Wilayah Waingapu Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Abstrak: Curah hujan merupakan faktor utama dari iklim. Kondisi iklim yang tidak menentu dapat menjadi penyebab kegagalan dalam bertani. Hal ini, membuat para petani sulit dalam memprediksi waktu yang pas untuk bercocok tanam. Oleh karena itu, diperlukan berbagai informasi hasil prediksi iklim sehingga lebih bermanfaat dalam bidang pertanian. Salah satunya adalah dengan memprediksi awal musim hujan (AMH) untuk menekan risiko gagal panen. Penelitian ini bertujuan menentukan awal musim hujan berdasarkan data curah hujan harian di wilayah Waingapu berdasarkan teori Liebmann, menentukan korelasi dalam penentuan prediktor JST antara awal musim hujan dengan peubah indeks iklim global, dan menerapkan metode jaringan syaraf tiruan (JST) untuk memprediksi awal musim hujan. Data indeks iklim global yang digunakan adalah data Southern Oscillation Index (SOI) dan SST Nino 3. Hasil perhitungan menggunakan teori Liebmann AMH terjadi antara bulan September sampai Desember. Prediktor yang digunakan adalah bulan Juli, Agustus dari data SOI dan bulan Juli, Agustus dari data SST Nino 3.4. Hasil penelitian prediksi ini memperoleh model terbaik dengan nilai 𝑅������2 sebesar 0.69 dan nilai RMSE sebesar 25.39.
Keyword: awal musim hujan, jaringan syaraf tiruan, SOI, SST Nino 3.4

Judul: Case Study of Gallbladder Mucocele and Treatment Used In Small Animals
Abstrak: Gallbladder mucocele (GM) is defined as distention of the gallbladder caused by an inappropriate accumulation or deposition of high concentrations of bile. The purpose of this case study is to study GM conditions in small animals and to report the clinical sign and characteristics of GM through the sonogram interpretation and blood chemistry test evaluation, and studies related to the therapy given and other treatments recommended. A 14-year-old Toy Poodle dog has been diagnosed with severe GM and cholecystitis. No pain signs were shown during the physical examination as asymptomatic is a common characteristic in the early stage of biliary related diseases. In this study Abdominal ultrasonography interpretation and blood chemistry evaluation was conducted in 2021-2022 and analyzed as a secondary data source. Ultrasonography results showed presence of hyperechoic, immobile deposits in gallbladder accompanied by wall thickening and enlarged in size, followed by a significant increase in the enzyme alkaline phosphatase (ALP). This study has summarized mainly the diagnosis and treatments of GM in small animals and suitable alternatives treatments were recommended to encounter the GM conditions in small animals. The effectiveness of combined therapy shows the positive impact on the patient, the condition of GM has been under control.
Keyword: ultrasound, gallbladder, biliary sludge, abdominal ultrasonography