Judul: The Early Sensing and Severity Assessment of Mosaic Disease in Chili Pepper Based on Digital Image Analysis
Abstrak: Pengamatan gejala, penilaian terhadap keparahan gejala dan deteksi keberadaan virus pada tanaman menjadi tahap penting dalam upaya pengendalian penyakit, termasuk penyakit mosaik pada tanaman cabai. Infeksi virus yang menyebabkan gejala laten pada tanaman di awal infeksi atau pada kondisi lingkungan tertentu menjadi faktor pembatas saat melakukan pengamatan gejala secara visual. Selain itu, infeksi virus dapat menyebabkan variasi keparahan gejala sehingga berpotensi menimbulkan subyektivitas pada saat pengamatan gejala visual. Metode deteksi virus berbasis serologi dan molekuler memiliki sensitivitas dan spesifisitas yang tinggi, sehingga umum digunakan untuk membuktikan keberadaan virus dalam tanaman sakit dengan gejala visual yang jelas atau tanpa gejala sama sekali. Metode analisis citra digital merupakan pengembangan dari metode konvensional yang hanya mengandalkan penglihatan manusia semata saat melakukan pengamatan tanaman yang terinfeksi virus. Metode non–destruktif ini potensial untuk mengindra tanaman sakit (bergejala maupun tak bergejala), juga potensial dijadikan sebagai metode penilaian keparahan gejala virus yang muncul pada tanaman. Oleh karena penelitian dilakukan dengan tujuan utama mengevaluasi potensi dan performa analisis citra digital sebagai metode pengindraan tanaman yang terinfeksi virus dan penilaian keparahan gejala secara kuantitatif. Survei lapangan dilakukan di pertanaman cabai rawit dan cabai merah di Sulawesi Tenggara, disertai dengan pengamatan visual dan perekaman gejala pada tanaman menggunakan kamera RGB. Tahapan selanjutnya dalam penelitian ini adalah kegiatan eksperimental. Tiga metode analisis citra digital berbasis indeks vegetasi VARI (visible atmospherically resistant index) dan SI–NDVI (single image – normalized difference vegetation index), serta berbasis termografi dievaluasi kemampuannya pada kegiatan tahap kedua untuk membedakan tiga perlakuan, yaitu tanaman cabai merah yang diinokulasi Tobacco mosaic virus (TMV) (V1), tidak diinokulasi TMV (V0) dan ditanam pada kondisi minim hara (M). Selanjutnya, dilakukan penilaian keparahan gejala mosaik secara kuantitatif dengan metode analisis citra digital berbasis segmentasi. Hasil deteksi serologi menunjukkan bahwa gejala virus berupa mosaik kehijauan, mosaik kekuningan, dan belang yang ditemukan pada pertanaman cabai di lapangan berasosiasi dengan TMV, Cucumber mosaic virus (CMV), Chili veinal mottle virus (ChiVMV), dan Pepper mottle virus (PepMoV). Virus–virus tersebut dapat menginfeksi tanaman secara tunggal maupun bersama–sama (campuran). Interaksi sinergisme atau antagonisme antara jenis virus yang berbeda saat menginfeksi tanaman dapat dipelajari dengan analisis citra digital; selain itu, analisis ini juga potensial digunakan sebagai metode untuk membedakan antara infeksi virus secara tunggal dengan campuran. Analisis citra digital berbasis indeks vegetasi dan termografi sebagai metode pengindraan dini tanaman cabai yang terinfeksi virus mosaik menunjukkan performa yang beragam. Metode indeks vegetasi VARI dan SI–NDVI dapat digunakan untuk membedakan tanaman yang diinokulasi virus mosaik dengan tanaman tanpa inokulasi virus mosaik dan minim hara 13 hari sebelum gejala mosaik terlihat kasatmata dengan performa sensitivitas masing–masing mencapai 100 dan 90 %; sedangkan metode termografi membutuhkan waktu 10 hari sebelum gejala terlihat dengan sensitivitas sebesar 70 %. Hasil penilaian keparahan gejala mosaik secara kuantitatif berbasis analisis citra digital menggunakan metode segmentasi (metode Otsu) memiliki performa akurasi dan kepresisian yang tinggi. Metode ini dapat digunakan untuk meminimalisasi subyektivitas yang sering terjadi pada petugas lapangan saat melakukan penilaian keparahan gejala.
Keyword: metode Otsu, normalized difference vegetation index, termografi, visible atmospherically resistant index, virus mosaik

Judul: Analisis Serangan Virus Gemini pada Cabai Merah (Capsicum annum L.) Berbasis Visual dengan Segmentasi Bayes
Abstrak: Kebutuhan cabai semakin meningkat dengan peningkatan jumlah penduduk. Salah satu kendala rendahnya produktivitas cabai disebabkan oleh infeksi virus yang disebut virus Gemini. Tanaman yang terinfeksi menunjukkan gejala berupa klorosis pada daun, daun keriting dan menguning. Infeksi virus berpotensi menurunkan hasil sebesar 20 – 100%. Melihat kondisi tersebut, maka diperlukan metode pemantauan dan evaluasi serangan virus yang baik untuk menentukan tindakan yang harus dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis lahan tanaman cabai merah yang terkena serangan virus. Pengambilan citra dilakukan melalui foto udara menggunakan multicopter, citra hasil pemotretan selanjutnya di analisis dengan program pengolah citra untuk mengevaluasi tingkat serangan virus Gemini yang terjadi di lahan. Metode segmentasi Bayes digunakan untuk menentukan tingkat serangan virus pada tanaman individual dengan masukan 3 dimensi berupa komponen warna (R, G, B) dan 4 target segmentasi yaitu tanaman sehat, terserang virus ringan, terserang virus sedang, dan terserang virus akut. Hasil training menggunakan 40 sampel, diperoleh nilai akurasi 100%. Uji coba validasi tanaman individual dengan sampel 240 tanaman untuk 4 kelas diperoleh nilai akurasi 64.24%, validasi dengan target 2 kelas 91.25%, validasi tingkat serangan dengan satuan lahan diperoleh ketelitian 95.58%., Chili demand in Indonesia has increased in line with increases of population. One of the constraints of low productivity of chili caused by a viral infection called Gemini virus. Infected plants showed symptoms of chlorosis on leaves, leaf curling and yellowing. Viral infections potentially reduce yields by 20-100%. Due to these conditions, then necessary good methods of monitoring and evaluation virus attack to determine what actions to take. The purpose of this study is to analyze the chili plants field were exposed by virus. Images taken through aerial photography via multicopter, the image captured in the subsequent analysis with image processing program to evaluate the level of Gemini virus attacks that occurred on field. Bayesian segmentation method is used to determine the level of virus attacks on individual plants with a 3-dimensional input color components (R, G, B) and 4 segmentation target i.e. healthy plants, mild virus attacks, middle virus attacks, and acute virus attacks. Training results using 40 samples, obtained 100% accuracy rate. Validation test of individual plants with 240 plant samples for 4 classes obtained 64.24% accuracy rate, validation test of individual plants for 2 target class of attack obtained 91.25%, validation test of total fields attack obtained 95.58% accuracy.
Keyword: cabai, pengolahan gambar, segmentasi Bayes, virus Gemini

Judul: Truncated Stop Loss as a Optimal Solution of Reinsurance Agreement in One-Period Model
Abstrak: Reinsurance is one of risk management efforts of an insurance company, which is called the cedent. Similar with insurance, reinsurance constitutes the cedent to pay the premium. We consider one-period reinsurance model and derive a rule which minimizes the ruin probability of the cedent for a fixed reinsurance premium. Therefore, it is needed to construct an optimal reinsurance agreement for the cedent. The premium is calculated according to four different principles, i.e. economic, generalized zero-utility, Esscher, and mean-variance principles. Stop loss is a reinsurance contract which protect the insurance company for losses that exceed a certain amount. The result of this research shows that a truncated stop loss is an optimal agreement in the class of all reinsurance contracts with various premiums calculated using above mentioned principles.
Keyword: