Judul: Rancang Bangun Machine Vision untuk Evaluasi Keragaan Benih Bawang Merah dari True Shallot Seed (TSS) pada Lingkungan  Terkendali
Abstrak: Evaluasi keragaan benih bawang merah memainkan peran krusial dalam proses budidaya tanaman, mempengaruhi kualitas dan produktivitas. Fokus penelitian ini adalah merancang sistem machine vision otomatis untuk mengevaluasi keragaan benih bawang merah secara akurat. Penelitian melibatkan beberapa tahapan, termasuk perancangan sistem pemantauan, perangkat semaian, persiapan persemaian, dan uji kinerja sistem. Dua kamera ditempatkan di bagian atas dan samping baki tanam, terhubung dengan program di Raspberry Pi. Program ini dapat mengolah citra untuk menghitung parameter keragaan benih, seperti jumlah bibit, daun, tinggi daun, dan diameter daun. Evaluasi sistem pada kamera 1 menunjukkan nilai error 2,4% untuk jumlah bibit, sedangkan pada kamera 2, nilai error untuk jumlah daun, tinggi daun, dan diameter daun adalah masing-masing 2,6%, 2,3%, dan 2,7%. Sistem ini berhasil melakukan evaluasi otomatis setiap hari pada jam 10 pagi selama masa persemaian., The evaluation of shallot seed performance is a crucial aspect in the cultivation process, influencing the quality and productivity of the crop. This research focuses on designing an automated machine vision system to accurately assess the performance of shallot seeds. The study involves several stages, including the design of a monitoring system, seeding devices, seedling preparation, and performance testing of the monitoring system. Two cameras are positioned at the top and side of the planting tray, connected to a program on a Raspberry Pi. This program processes images to calculate parameters such as the number of seedlings, leaves, leaf height, and leaf diameter. The evaluation results from camera 1 show an error rate of 2.4% for the number of seedlings, while on camera 2, the error rates for the number of leaves, leaf height, and leaf diameter are 2.6%, 2.3%, and 2.7%, respectively. The system successfully conducts automated evaluations every day at 10 AM during the seedling period.
Keyword: machine-vision, monitoring, raspberry-pi, true shallot seed

Judul: Development of Chili (Capsicum  annuum) Monitoring System using Raspberry Pi and Digital Images
Abstrak: Proses persemaian cabai (Capsicum annuum) merupakan salah satu kegiatan penting untuk mendapatkat kualitas tanaman yang baik. Sistem pemantauan penting untuk diimplementasikan dalam proses persemaian untuk mengukur luas kanopi daun dan mengamati proses pertumbuhan semaian. Tujuan dari penelitian ini yaitu merancang sistem pemantauan semaian cabai menggunakan hasil tangkapan citra digital dengan kamera dan Raspberry Pi. Sistem pemantauan dirancang menggunakan Bahasa pemrograman python dengan beberapa library seperti Open Computer Vision (OpenCV), Numpy, Math, Schedule, dan Datetime. Sistem pemantauan diimplementasikan untuk mengukur luas kanopi daun yang memiliki akurasi 97,08%. Sistem dapat digunakan sebagai pemantauan secara realtime pada persemaian. Kata kunci: citra digital, image processing, luas kanopi daun, sistem pemantauan
Keyword: 

Judul: Balantidiosis disentri dalam zoonosis
Abstrak: Balantiosis merupakan suatu penyakit pada manusia dan ababi yang disebabkan oleh Balantidium coli. Penyakit ini pertama kali diamati oleh Kalmsten pada tahun 1857 pada pasien yang mendrita diare, sedang balantidiosis pada babi pertama kali dilaporkan oleh Leukart pada tahun 1862. Parasit ini merupakan protozoa terbesar yang berada pada usus manusia dan babi dan salah satu Giliata yang patogen.
Keyword: