Judul: Computer Vision untuk Penapisan Tingkat Resistensi Varietas Padi Terhadap Wereng Batang Cokelat
Abstrak: Wereng batang cokelat (WBC) merupakan salah satu hama penting yang dapat mengancam kestabilan produksi padi nasional. Salah satu upaya untuk mengendalikan serangan hama WBC adalah penggunaan varietas resisten. Pada saat ini, penapisan galur resisten didasarkan pada skor kerusakan yang dilakukan secara manual oleh tenaga ahli yang berpengalaman. Namun demikian, ketersediaan tenaga ahli tersebut sangat terbatas. Oleh karena itu, perlu dikembangkan pendekatan lain yang dapat mendukung kelancaran kegiatan penapisan resistensi galur padi. Pada penelitian ini dikembangkan sebuah prototipe aplikasi sistem penduga tingkat resistensi dengan pendekatan warna CIELab citra. Metode penelitian terdiri atas pengumpulan citra data penelitian (akuisisi data), segmentasi latar belakang dan objek (praproses), penentuan proporsi area yang terserang (menguning dan mati) dan sehat berdasarkan nilai A dari ruang warna CIELab, kemudian dilakukan evaluasi berdasarkan proprosi luasan area terserang menggunakan metode confusion matrix dan error rate. Berdasarkan hasil persebaran nilai proporsi area terserang, diperoleh aturan penapisan resistensi tanaman padi terhadap wereng batang cokelat berdasarkan citra. Aturan tersebut mirip dengan aturan baku IRRI karena melakukan pemberian skor berdasarkan gejala serangan WBC. Pada sistem pendugaan tingkat resistensi ini dilakukan pendekatan menggunakan fitur warna. Seluruh citra dinilai berdasarkan aturan tersebut, kemudian dimodelkan dan didapatkan error rate antara pemberian skor pakar dengan sistem komputer sebesar 13,1 %.
Keyword: brown planthopper, color extraction, resistance, rice

Judul: Deteksi Hama Wereng Batang Cokelat (Nilaparvata Lugens) Pada Tanaman Padi Menggunakan Deep Learning
Abstrak: Tanaman padi adalah salah satu sumber makanan pokok yang paling penting di dunia. Padi memberikan sebagian besar kalori yang dikonsumsi oleh manusia khususnya di Asia. Tanaman padi memiliki peran yang sangat penting dalam menjaga kesejahteraan manusia, pertumbuhan ekonomi, dan konservasi lingkungan. Pentingnya tanaman padi ini menegaskan perlunya upaya yang berkelanjutan dalam pengelolaan pertanian padi, inovasi teknologi, dan memastikan ketersediaan padi yang cukup dan berkelanjutan di masa depan. Terdapat beberapa faktor yang dapat merusak dan menyebabkan kegagalan panen padi, salah satunya serangan hama wereng. Hama wereng tersebut sangat mengganggu dan merugikan petani karena dapat menyebabkan penularan penyakit virus kerdil hampa dan kerdil rumput, bahkan dapat mengakibatkan padi menjadi kering. Hama wereng batang cokelat menjadi hama yang paling banyak merusak tanaman padi hingga mengakibatkan gagal panen. Penelitian ini mengidentifikasi hama wereng batang cokelat dengan memanfaatkan salah satu algoritme deep learning YOLOv4 menggunakan citra hama wereng pada rumpun padi. Lokasi pengambilan data berada di Dusun II, RT 06, Desa Sumberhadi I, Kecamatan Melinting, Kabupaten Lampung Timur, Lampung. Data penelitian diambil pada tanggal 06 sampai 18 Maret 2022. Pengambilan citra dilakukan pada saat tanaman padi yang terserang hama wereng sudah berusia padi 81 sampai 100 hari setelah tanam. Praproses data dilakukan pelabelan dengan cara seleksi manual objek hama wereng pada seluruh data citra yang didapatkan dengan menggunakan satu kelas label hama wereng batang cokelat. Total data yang didapatkan sebanyak 13.870 objek hama wereng dari 986 citra. Penelitian ini berhasil melakukan deteksi hama wereng batang cokelat dengan persentase F1-score tertinggi 91%, precision 87%, dan recall 95% menggunakan input size network 608 pada kategori tingkat serangan rendah. Masih terdapat kesalahan dalam mengidentifikasi hama wereng dikarenakan pola objek hama wereng yang diambil sangat bervariasi dan terdapat beberapa objek hama wereng batang cokelat yang tertutup batang padi. Hama wereng batang cokelat juga bertumpuk satu sama lainnya serta juga terdapat kesalahan deteksi apabila terdapat objek lain yang menyerupai hama wereng, seperti bintik hitam pada batang padi. Tingkat kejelasan citra pada objek hama wereng batang cokelat yang diambil juga mempengaruhi hasil deteksi. Saran penelitian selanjutnya agar lebih memperhatikan kriteria jenis data, mulai dari tingkat ketajaman objek dan objek yang saling bertumpuk, sehingga hasil yang didapatkan lebih maksimal. Pengambilan data disarankan pada saat 60 sampai 80 HST karena rumpun padi masih berwarna hijau sehingga objek terlihat lebih jelas. Pada usia tersebut tanaman padi masih dapat diberikan penanganan sehingga serangan hama wereng batang cokelat tidak meluas.
Keyword: deep learning, brown planthopper, rice, YOLOv4

Judul: The impact and contribution of the tourism sector to the Indonesian economy : an I-O and SAM approach
Abstrak: Tourism is an important and strategic sector for the Indonesian economy. The sector has been growing for the last two decades to enhance its contribution to the GDP, employment, regional, local economy, and to strengthen the balance of payment. In particular, a planned economy was introduced to provide substantial opportunities to utilize tourism as a mechanism for national development. As a service-based sector, tourism as also considered to be a vehicle of converting the manufacturing economy to a service economy which makes the delivery of the product rather than the creation of the product the most important thing.
Keyword: