Judul: Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Identifikasi Jenis Gulma Pada Budidaya Tanaman Kedelai
Abstrak: Salah satu kendala yang sering terjadi pada kegiatan budidaya kedelai adalah masalah gulma yang berpotensi menurunkan produktivitas. Sehingga diperlukan sistem pakar yang dapat mewakili pengetahuan mengenai identifikasi jenis gulma agar petani dapat memutuskan pengendalian yang tepat. Penelitian ini bertujuan membuat sistem pakar berbasis android offline adalah untuk identifikasi jenis gulma pada budidaya tanaman kedelai berdasarkan informasi morfologi dan menentukan saran pengendalian gulma yang tepat. Metode forward chaining digunakan sebagai pengembangan mesin inferensi yang digunakan utuk memutuskan kesimpulan sistem pakar. Sistem pakar identifikasi jenis gulma yang dibangun berisi informasi jenis gulma, informasi pengelompokan gulma, informasi herbisida, takaran herbisida, dan galeri kegiatan pengendalian gulma. Ukuran aplikasi sebesar 6.97 Megabytes (Mb) dan berjalan tanpa koneksi internet. Pengujian aplikasi dapat berjalan dengan baik dengan akurasi identifikasi jenis gulma mencapai 87.5%.
Keyword: sistem pakar, jenis gulma, identifikasi, android, forward chaining

Judul: Pengembangan Sistem Pakar Identifikasi Awal Penyakit Kedelai Berbasis Android Dengan Pendekatan Naïve Bayes.
Abstrak: Banyak faktor yang mempengaruhi menurunnya angka produksi kedelai di Indonesia, salah satunya adalah faktor penyakit. Identifikasi awal penyakit kedelai adalah upaya agar dapat dilakukan tindakan penanggulangan terhadap penyakit dengan segera sehingga penurunan angka produksi kedelai dapat diminimalisasikan. Hal ini membuat ketergantungan atas keberadaan seorang pakar penyakit kedelai sangatlah tinggi. Namun, kesempatan dan waktu pakar untuk ditemui tidak mudah tersedia untuk setiap saat, apalagi jumlahnya di daerah pedesaan yang masih relatif sedikit. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sistem pakar identifikasi awal penyakit kedelai berbasis Android menggunakan pendekatan Naïve Bayes. Sistem pakar berbasis Android diharapkan menjadi solusi yang dapat dijadikan sarana untuk berkonsultasi tentang penyakit kedelai layaknya seorang pakar yang dapat digunakan kapanpun dan dimanapun. Pengembangan sistem pakar mengadopsi pendekatan Expert System Development Life Cycle (ESDLC). Tahapan-tahapannya terdiri dari inisialisasi proyek, analisis dan desain, implementasi dan pengujian. Jumlah penyakit kedelai yang bisa diidentifikasi dalam penelitian ini berjumlah 14 jenis penyakit. Penelitian ini menggunakan beberapa variabel untuk menghitung kemungkinan nilai bayesnya, di antaranya variabel gejala, variabel fase pertumbuhan kedelai dan variabel prior penyakit kedelai. Hasil pengujian aplikasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa tidak semua jenis penyakit berhasil diidentifikasi dengan tepat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu mendeteksi dengan tepat sebesar 47% untuk jenis penyakit di dataran tinggi dan 75% untuk jenis penyakit di dataran rendah. Dalam hal ini, identifikasi menggunakan pendekatan Naïve Bayes tidak selalu dapat menemukan jenis penyakit dengan benar. Nilai akurasi yang masih kurang dari 100% ini dimungkinkan karena ada variabel yang menggunakan nilai pendekatan yang masih kurang merepresentasikan data aktual.
Keyword: basis android, ESDLC, penyakit kedelai, naive bayes, sistem pakar

Judul: Pengaruh Pairing pada Isotop Sn dengan Menggunakan Pemodelan Sembilan Tingkat Energi
Abstrak: Formation of the neutron-rich tin isotopes (Sn isotopes) is the one of the interesting topics in the field of nuclear reaction, especially regarding the stability of the heavy nuclei. Calculations of total energy using the BCS approach using five energy levels can only calculate the total energy up to Sn50132. On the other hand, the experiment continues and has exceeded the formation of isotopes. Therefore, there is need for a new model to accomadate more neutrons. In this research, Sn isotopes is modelled using nine energy levels and constant interaction potential to explain the pairing phenomenon up to Sn50154. However, to obtain more accurate results, other methods to minimize the differences with the experimental results are clearly needed here.
Keyword: