Judul: Prediction of Sugarcane Production Based on Multispectral Imagery Using Artificial Neural Network
Abstrak: Prediksi produksi tebu disebut taksasi tebu. Taksasi tebu bertujuan untuk menduga potensi produksi tebu, berupa bobot tebu yang nantinya akan diperoleh ketika panen. Namun, metode perhitungan taksasi masih dilakukan secara manual. Penggunaan UAV dan kamera multispektral untuk memprediksi produksi tebu dapat menjadi solusi untuk memudahkan proses taksasi tebu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu metode prediksi produksi hasil panen tebu berbasis citra multispektral dengan algoritma ANN. Alat yang digunakan untuk pengolahan data adalah UAV Parrot Bluegrass, kamera multispektral Parrot Sequoia, dan perangkat lunak pengolahan citra dan data. Pada penelitian ini, data fenotipik dan multispektral tanaman tebu diambil dengan pengukuran langsung dan UAV, kemudian data-data tersebut dianalisa menggunakan interpolasi ordinary kriging dan ANN untuk memprediksi produksi tebu. Penelitian ini menghasilkan dua model ANN yang terdiri dari model ANN data lapang dan data kriging dengan kombinasi node masing-masing adalah 5-2-20 dan 16-15-15. Model ANN data lapang dipilih karena memiliki nilai MAE dan R2 pengujian yang lebih besar, yaitu 1,35 dan 0,98. Model ANN kemudian diimplementasikan untuk memprediksi produksi tebu pada kebun penelitian dengan total prediksi produksi adalah 12,92 ton per 0,1508 ha.
Keyword: ANN, multispectral, ordinary kriging, sugarcane rod mass

Judul: Prediksi Parameter Fenotipik Tanaman tebu Berbasis Citra Drone Multispketral dan Machine Learning
Abstrak: Pengukuran parameter fenotipik merupakan hal penting terkait evaluasi produktivitas tanaman tebu. Pengukuran manual yang ada dinilai kurang efisien sehingga diperlukan metode alternatif yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan mengeksplorasi potensi pemanfaatan citra drone multispektral dan machine learning untuk mengestimasi parameter fenotipik tanaman tebu yang efisien, akurat, murah, dan mendukung praktik pertanian berkelanjutan. Data spektrum yang ditangkap oleh drone yaitu Green, Red, Red-Edge dan NIR dijadikan input untuk menduga parameter fenotipik yang meliputi nilai brix, jumlah tegakan, diameter batang, dan tinggi tanaman. Penelitian dilaksanakan mulai Agustus 2023 hingga Maret 2024. Penelitian berlokasi di lahan perkebunan tebu PT PG Rajawali II Sindang Laut Desa Sampih Palutungan, Kecamatan Susukanlebak, Kabupaten Cirebon, Jawa Barat. Proses pengolahan dataset dan pengembangan model dilaksanakan pada Laboratorium Divisi Teknik Bio-Informatika, Kampus IPB Dramaga. Peralatan yang digunakan untuk pengambilan data dilapangan yaitu : Smartphone yang dilengkapi software Qfield untuk pengambilan data dilapangan, refractometer untuk menghitung nilai brix, jangka sorong/caliper untuk mengukur diameter tanaman tebu , meteran 5 m untuk mengukur tinggi tanaman tebu dan drone Parrot Bluegrass dilengkapi kamera multispektral. Laptop HP 240 G8 Notebook PC yang telah terpasang bahasa pemrograman Python. Selanjutnya, perangkat lunak (software) yang digunakan untuk akuisisi citra menggunakan drone yaitu FreeFlight Pro dan Pix4Dcapture dan Agisoft metashape sedangkan perangkat lunak untuk mendukung pengolahan dataset lapangan yaitu QGis 3.28 Firenze dan Google Colaboratory untuk pengolahan data untuk model machine learning yang digunakan. Berdasarkan hasil pengembangan model machine learning, model algoritma ANN paling efektif dalam memprediksi Nilai Brix dengan R2 0.74 dan RMSE 0.06 serta jumlah tegakan dengan R2 0.68 dan RMSE 2.13. Semua model belum dapat memprediksi diameter batang dan tinggi tanaman dengan baik. Model terbaik untuk memprediksi tinggi tananaman diperoleh dengan algoritma RF dengan R2 0.53. dan RMSE 14.09. Algoritma SVR model terbaik untuk memprediksi diameter tanaman dengan R2 0.39. dan RMSE 0.49. Hal ini mengindikasikan bahwa efektivitas suatu algoritma bergantung pada parameter spesifik yang diprediksi dan tidak ada algoritma yang dominan untuk seluruh parameter fenotipik. Berdasarkan paremeter fenotipik hasil prediksi analisis volume nira sebesar 13,13 m3 , produktivitas gula 7,73 ton/ha, produktivitas tebu 99,76 ton/ha dan rendemen 7,75 %.
Keyword: Multispectral drone imagery, phenotypic parameters, machine learning, sugarcane

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity