Judul: Model Pohon Keputusan Spasial untuk Evaluasi Kesesuaian Lahan Bawang Putih
Abstrak: Luas lahan pertanian bawang putih Indonesia pada tahun 2016 menurun sebesar 6.09% dibandingkan dengan tahun sebelumnya, sehingga menyebabkan konsumsi bawang putih Indonesia semakin bergantung terhadap impor dari negara lain. Hal tersebut dibuktikan dengan produksi lokal bawang putih hanya 18,200 ton sementara konsumsinya mencapai 466,200 ton, dan diperkirakan akan terus meningkat rata-rata 8.78% per tahun. Kementerian Pertanian Indonesia telah menetapkan rencana swasembada untuk komoditas bawang putih pada tahun 2019 dengan salah satu caranya adalah memberikan informasi tentang kesesuaian lahan bawang putih sebagai metode perluasan lahan pertanian bawang putih. Prediksi karakteristik tanah dan cuaca sebagai indikator kesesuaian lahan sangat penting dalam meningkatkan efektivitas produksi pangan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kesesuaian lahan bawang putih menggunakan algoritme pohon keputusan spasial. Algoritme tersebut merupakan peningkatan dari algoritme pohon keputusan konvensional di mana spatial join relation dimasukkan untuk menumbuhkan pohon keputusan spasial. Dataset spasial terdiri atas layer target yang mewakili kesesuaian lahan bawang putih dan sepuluh layer penjelas yang mewakili karakteristik tanah dan cuaca pada area studi, yaitu Kabupaten Magetan dan Solok, Indonesia. Sepuluh layer penjelas terdiri atas elevasi, drainase, relief, kejenuhan basa, kapasitas tukar kation, tekstur tanah, kemasaman tanah, kedalaman mineral tanah, curah hujan, dan temperatur. Penelitian ini menghasilkan pohon keputusan spasial terbaik untuk setiap area studi. Pada dataset Magetan, model terbaik memiliki 33 aturan dengan akurasi 94.34% dan variabel relief sebagai simpul akar. Sedangkan pada dataset Solok, model terbaik memiliki 66 aturan dengan akurasi 60.29% dan variabel tekstur tanah sebagai simpul akar. Variabel yang tidak terlibat dalam dua pohon keputusan spasial terbaik adalah drainase, artinya variabel drainase tidak begitu penting dalam menentukan kesesuaian lahan bawang putih.
Keyword: bawang putih, kesesuaian lahan, pohon keputusan spasial, spatial join relation

Judul: Classification Model for Garlic Land Suitability using Spatial Interpolation and Decision Tree Algorithm
Abstrak: Bawang putih merupakan komoditas hortikultura yang penting bagi masyarakat, karena bawang putih banyak dimanfaatkan sebagai bumbu masak dan obat-obatan. Oleh karena itu, bawang putih menjadi salah satu kebutuhan masyarakat yang harus dipenuhi. Hingga tahun 2024, komoditas bawang putih diperkirakan naik dengan rata pertumbuhan per tahun sekitar 2,30% dan konsumsi bawang putih diproyeksi akan naik dengan pertumbuhan per tahun sebesar 1,38%. Konsumsi lebih besar dari produksi, hingga tahun 2024 diperkirakan akan terjadi defisit bawang putih sekitar 403,29 ribu ton per tahun. Hal ini menjadi dasar pemerintah untuk mencanangkan proyeksi swasembada bawang putih. Suatu lahan yang layak untuk tanaman bawang putih sangat dipengaruhi oleh banyak faktor, salah satunya temperatur. Temperatur setiap wilayah mempunyai nilai yang berbeda dan tidak semua lokasi mempunyai nilai atau data yang lengkap. Interpolasi spasial merupakan sebuah cara untuk mencari atau memperkirakan nilai pada lokasi yang tidak diketahui nilainya berdasarkan data yang ada disekitarnya. Interpolasi spasial mempengaruhi hasil penelitian ini, karena dengan menggunakan interpolasi spasial dapat diketahui nilai temperatur pada wilayah yang tidak mempunyai nilai atau data, sehingga data yang digunakan lengkap. Lahan yang sesuai untuk budidaya bawang putih dapat diketahui melalui klasifikasi kelas kesesuaian lahan berdasarkan variabel syarat tumbuh bawang putih pada lahan tersebut. Salah satu algoritma yang dapat diterapkan dalam klasifikasi kelas kesesuaian lahan bawang putih adalah Pohon Keputusan Spasial C5.0. Penelitian ini mengkaji lahan yang sesuai untuk budidaya tanam bawang putih, sehingga dapat dilakukan perluasan lahan tanam putih. Hasil interpolasi spasial menggunakan dataset temperatur bulan Mei 2022 berupa 2 kelas kesesuian lahan, yaitu S1 (dengan rentang nilai 21°C-23°C) dan S2 (dengan rentang nilai 20°C-21°C), sedangkan hasil interpolasi spasial menggunakan dataset temperatur bulan Juli 2022 yaitu kelas kesesuaian lahan S1 (dengan rentang nilai 21°C-22°C) dan kelas S2 (dengan rentang nilai 19°C-21°C). Penelitian ini juga menghasilkan model pohon keputusan dengan 5 aturan kelas kesesuaian lahan dengan akurasi sebesar 97,81% pada dataset dengan data temperatur bulan Mei 2022. Nilai akurasi pada dataset dengan data temperatur bulan Juli 2022 menghasilkan 17 aturan kesesuaian lahan dengan akurasi sebesar 95,91%. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa mayoritas kelas kesesuaian lahan untuk bawang putih di Kabupaten Magelang dengan data temperatur bulan Mei 2022 adalah N (62,46%) dan kelas S1 (28,43%). Kelas kesesuaian lahan dengan menggunakan temperatur bulan Juli 2022 menghasilkan mayorita kelas N (42,45%), S2 (23,51%), S3 (19,32%) dan S1 (14,71%). Hasil ini menunjukkan perlunya melakukan upaya perbaikan terhadap kualitas lahan pada kelas S2 dan S3 agar produktivitas tanaman dapat ditingkatkan, sejalan dengan arahan yang diberikan oleh Food and Agricultural Organization (FAO) dalam upaya meningkatkan produktivitas tanaman.
Keyword: bawang putih, decision tree, C5.0, kesesuaian lahan, klasifikasi

Judul: Infeksi Cacing Jantung Dirofilaria Immitis, Railliet & Henry, 1911 Pada Anjing
Abstrak: Cacing Dirofilaria immitis dewasa yang tinggal dalm ventrikel kanan jantung anjing, sering kali menimbulkan gejala klinis yang cukup berat. Cacing Tersebut menghasilkan mikrofilaria yang selanjutnya berkembang menjadi larva infektif dalam saluran malphigi induk semang entara, yaitu nyamuk dari genus Culex, Aedes dan Anopheles.
Keyword: