Judul: Sistem Intelijen Evaluasi Kelayakan Kredit Usaha Kecil I Koperasi (SIVALKUKOP)
Abstrak: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan salah satu teknik penggabungan mekanisme sistem inferensia fuzzy yang digambarkan dalam arsitelctur jaringan syaraf. Sistem fuzzy digunakan sebagai kontrol alur berpikir, sedangkan jaringan syaraf berfungsi untuk menentukan nilai pendekatan basil inferensia fuzzy. Sistem Inferensia Fuzzy yang digunakan adalah Sistem Inferensia Fuzzy model Takagi-Sugeno-Kang orde satu dengan pertirnbangan kesederhaan dan komputasi. Jaringan syaraf tiruan merupakan suatu sistem pemrosesan infonnasi yang memiliki karakteristik kinerja tertenbJ yang menyerupai jariogan syaraf biologi. ANFIS memiliki dua metode algoritma pembeJajaran yaitu pembelajaran propagasi balik dan pembelajaran hybrid
Keyword: 

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: Effect of Solvent on Brominated Methyleugenol with 1,13 Equivalent of Br2
Abstrak: Brominasi metileugenol (1) dengan 0,1–1,2 ekuivalen Br2 dalam kloroform (CHCl3) telah dilaporkan menghasilkan 1-bromo-2-(1,3-dibromoprop-2-il)-4,5-dimetoksibenzena (4) sebagai produk utama. Senyawa 4-(2,3-dibromopropil)-1,2-dimetoksibenzena (2) diperoleh sebagai produk tambahan, tetapi 1-bromo-2-(2,3-dibromopropil)-4,5-dimetoksibenzena (3) tidak dihasilkan. Untuk mengevaluasi mekanisme pembentukan produk 4 yang tidak lazim, penelitian ini mengevaluasi reaksi brominasi 1 pada 11 pelarut dengan kepolaran yang berbeda. Brominasi menggunakan 1,13 ekuivalen Br2, yaitu jumlah Br2 yang tepat menghabiskan reaktan 1 dalam CHCl3. Dalam pelarut etil asetat, komposisi produk brominasi hampir sama dengan dalam CHCl3. Produk 2 merupakan produk utama brominasi dalam diklorometana (DCM). Brominasi dalam dietil eter (Et2O), diisopropil eter, n-heksana, karbon tetraklorida, tetrahidrofuran (THF), dan metanol (MeOH) tidak membentuk 3. Produk 4 sangat dominan dalam Et2O. Reaksi dalam THF dan MeOH membentuk produk samping. Reaksi dalam t-butanol tidak menghasilkan produk 2, sementara dalam aseton, produk 2, 3, dan 4 tidak teramati. Berdasarkan hasil penelitian ini, komposisi produk brominasi 1 dipengaruhi oleh pelarut. Reaksi dalam pelarut Et2O dan DCM perlu diteliti lebih lanjut untuk mendapatkan kondisi optimum pembentukan produk 4 dan 2., Bromination of methyleugenol (1) with 0,1–1,2 equivalents of Br2 in chloroform (CHCl3) has been reported to yield 1-bromo-2-(1,3-dibromoprop-2-yl)-4,5-dimethoxybenzene (4) as the main product. 4-(2,3-dibromopropyl)-1,2-dimethoxybenzene (2) was obtained as an additional product, but 1-bromo-2-(2,3-dibromopropyl)-4,5-dimethoxybenzene (3) was not produced. To evaluate the unusual formation mechanism of product 4, this study focused on the bromination reaction of 1 in 11 solvents with different polarities. The bromination uses 1,13 equivalents of Br2, i.e., the right amount of Br2 depletes reactant 1 in CHCl3. In ethyl acetate solvent, the composition of the brominated product is almost the same as in CHCl3. Product 2 is the main bromination product in dichloromethane (DCM). Bromination in diethyl ether (Et2O), diisopropyl ether, n-hexane, carbon tetrachloride, tetrahydrofuran (THF), and methanol (MeOH) did not form 3. Product 4 is very dominant in Et2O. The reaction in THF and MeOH forms by-products. The reaction in t-butanol did not produce product 2, while in acetone, products 2, 3, and 4 were not observed. Based on the results of this study, the composition of brominated product 1 is influenced by the solvent. The reaction in Et2O and DCM solvents needs further investigation to obtain the optimum conditions for forming products 4 and 2.
Keyword: brominated, Br2, methyleugenol, solvent