Judul: Sistem Intelijen untuk Prediksi Pertumbuhan Ekonomi dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Adaptif Neuro Fuzzy
Abstrak: Setiap kebijakan ekonomi yang diambil oleh pemerintah, akan mempengaruhi perekonomian dalam jangka waktu yang panjang. Oleh karena itu, dibutuhkan kemampuan melakukan peramalan kecenderungan pertumbuhan ekonomi dimasa mendatang. Jaringan syaraf tiruan (JST) memiliki kemampuan untuk melakukan pendugaan terhadap data dengan jumlah yang besar dan bersifat nonlinier. Adaptif Neuro Fuzzy Infrence System (ANFIS) merupakan salah satu JST yang memiliki kemampuan adaptive learning yang diharapkan mampu melakukan pemodelan atas serangkaian data input. Pada penelitian ini, dilakukan peramalan dengan memanfaatkan data agregat lebar dan agregat sempit uang sebagai prediktor. Indikator ini diujicobakan secara bergantian dalam kombinasi tertentu dan arsitektur yang terbaik akan digunakan sebagai input bagi sistem. Model jaringan syaraf tiruan yang akan diujicobakan adalah jaringan syaraf tiruan dengan algoritma pembelajaran propagasi balik (BackPropagation). Sedangkan model fuzzy yang diujikan adalah adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Penelitian ini memiliki batasan bahwa data diolah dengan mekanisme yang mengabaikan adanya autokorelasi yang umumnya merupakan salah satu karakteristik dari data deret waktu. Pada rangkaian percobaan yang dilakukan, ditemukan bahwa peramalan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik secara umum memiliki kinerja yang relatif lebih baik dibandingkan dengan peramalan dengan menggunakan adaptif neuro fuzzy. Dari dua indikator moneter yang diuji, data input agregat moneter lebar (M2) relatif lebih baik digunakan sebagai prediktor dibandingkan dengan agregat moneter sempit (M1). Dari fakta tersebut, dibuat satu sistem intelijen yang akan mengimplementasikan arsitektur terbaik dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik. Prototype sistem yang dibuat diharapkan mampu dimanfaatkan oleh berbagai pihak untuk melakukan peramalan terhadap persentase pertumbuhan GDP dengan input M1 dan atau M2.
Keyword: 

Judul: Pengembangan sistem prediksi kemajuan belajar mahasiswa berbasis jaringan saraf tiruan: kasus universitas terbuka
Abstrak: Data akademik, demografi dan data latar belakang sosial dikumpulkan pada saat mahasiswa memasuki jenjang perguruan tinggi. Meskipun demikian perguruan tinggi masih berjuang atas rendahnya tingkat kelulusan. Penelitian ini memperkenalkan penggunaan Jaringan Saraf Tiruan (JST) Multi Layer Perceptron untuk prediksi kemajuan belajar mahasiswa dengan menggunakan beberapa parameter yaitu parameter individu, lingkungan dan akademik pada Universitas Terbuka. Kami juga menggunakan analisa sensitivitas untuk mengukur pengaruh tiap input terhadap output JST. Hasil penelitian dan simulasi mengindikasikan bahwa analisa sensitivitas merupakan metode yang potensial untuk mereduksi kompleksitas JST dan meningkatkan tingkat generalisasi. Prototipe yang dihasilkan dalam penelitian ini mempunyai tingkat generalisasi 96.63%.
Keyword: 

Judul: Sifat Pulp Campuran antara Pulp Asli Bambu dan Pulp Karton Bekas (Old Corrugated Containers)
Abstrak: OCC was soaked for 7 days and disintegrated afterward. Soda pulping of bamboo was carried out following the pulping parameters of 35% NaOH charge, L/W of 4/1, maximum temperature of 170 oC and total cooking time of 3 hours. Kappa number and pulping yield were determined based on TAPPI T236 cm-85 standard. Bamboo and OCC pulp was bleached following the method of D0ED1D2. Bleached bamboo pulp was beaten up to the freeness of 100, 200, 300, and 400 ml CSF. While that of OCC was up to 400 ml CSF only. The composisitions of bamboo/OCCpulp mixture (B/K) were 0/100, 20/80, 40/60, 60/40, 80/20 and 100/0. Physical and optical properties of pulp mixture were determined based on TAPPI T205 sp-02 standard. The pulp composition of (B/K) 20/80 at freeness level of 400 ml CSF was resulted in the highest strength properties based on Duncan scoring. Pulp beating was able to decrease the composition of bamboo pulp in pulp mixture while retaining the strength properties
Keyword: