Judul: Pengembangan Perangkat Uji Pupuk menggunakan Kamera dengan Klasifikasi Neural Network
Abstrak: Tanah membutuhkan pupuk untuk kesuburan tanah. Dosis pupuk yang baik akan memperbaiki kondisi tanah. Penelitian ini mengembangkan perangkat tes pupuk yang merupakan pengembangan dari perangkat yang sudah ada yang disebut Perangkat Uji Pupuk (PUP). PUP menggunakan larutan pupuk dalam tabung gelas dan menghasilkan warna tertentu. Kemudian, seorang peneliti menggunakan grafik warna dan membandingkannya dengan warna dalam tabung untuk mengetahui konsentrasi pupuk. Oleh karena itu, pengembangan perangkat pupuk adalah untuk membantu orang menentukan konsentrasi pupuk dengan mudah tanpa memerlukan seorang peneliti. Metode yang digunakan ialah Neural Network pada proses klasifikasi dan RGB pada sistem pewarnaan yang digunakan. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah citra hasil penelitian Fajri (2014) dan citra hasil pengambilan langsung pada laboratorium Balai Penelitian Tanah. Klasifikasi yang dibangun menggunakan nilai pembelajaran 0.15, input layer 3 node, hidden layer 5 node, dan output layer 1 node. Iterasi paling baik pada penelitian ini yaitu iterasi 18. Akurasi tertinggi 60% pada pupuk P dengan nilai RMSE 0.76 dan 32% pada pupuk N dengan nilai RMSE 0.57.
Keyword: Neural Network, Perangakat Uji Pupuk, RGB, RMSE

Judul: Pengembangan Perangkat Uji Pupuk menggunakan Sensor Warna Berbasis Raspberry Pi dengan Klasifikasi Support Vector Machine
Abstrak: Banyaknya ditemukan kasus pemalsuan pupuk terutama pupuk urea dan NPK menimbulkan banyak kerugian bagi para petani. Untuk mengatasi hal ini, Kementerian Pertanian melalui Badan Penelitian Tanah, mengembangkan perangkat uji pupuk digital sebagai pendeteksi awal dengan cara menghitung kisaran kadar hara dari pupuk. Akan tetapi, akurasinya rendah untuk data kelompok nitrogen (N) dan fosfor (P). Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan ketelitian perangkat uji pupuk digital. Pengumpulan data menggunakan sensor warna yang mendeteksi frekuensi warna red, green, dan blue kemudian diolah oleh Raspberry Pi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah support vector machine. Penelitian ini menunjukkan bahwa sensor warna dapat mendeteksi perubahan warna lebih baik dibanding sensor kamera. Model klasifikasi yang diperoleh juga menambah akurasi untuk N dan P masing-masing 96% dan 94%.
Keyword: perangkat uji pupuk, Raspberry Pi, sensor warna, support vector machine

Judul: Penggunaan Teorema Homeomorphy 2-Manifold dan Teorema Euler Poincare pada Torus 𝑇�� dan Simplicial Complex 𝐾��
Abstrak: Two dimensional topological spaces are said to be homeomorphic if they have the same topological invariant, where one of topological invariant used is an Euler characteristic. Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem and Euler Poincare’s Theorem are used to distinguish two topological spaces. Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem uses Euler characteristic to identify two dimensional topological spaces. Euler Poincare’s Theorem is an alternative way to find Euler characteristic with Betti number, which is topological invariant as well. The objective of this paper is to investigate the homeomorphism of torus 𝑇����� and simplicial complex 𝐾�����. Topological space torus and simplicial complex 𝐾����� have the same Euler characteristic, which is two. Based on Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem topological space torus 𝑇����� and simplicial complex 𝐾����� is homeomorphic.
Keyword: simplicial, torus, Euler, homeomorphism, topology