Judul: Pengembangan Aplikasi Pengolahan Citra untuk Menduga Kematangan Buah Melon Golden Alisha
Abstrak: Melon terkenal karena rasanya yang manis dan enak, permintaan pasar tinggi terutama musim kemarau. Namun masih ditemukan kendala dalam penanganan pascapanen buah melon, salah satunya adalah dalam menentukan tingkat kematangan karena persepsi visual mata manusia yang bervariasi. Begitu pula bagi banyak orang penampilan adalah salah satu kriteria utama saat melakukan pembelian buah. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari parameter kematangan visual dan fisiko-kimia buah melon Golden Alisha pada beberapa umur panen yang berdekatan dan membangun program pengolahan citra untuk menganalisis dan menentukan umur panen dan tingkat kemanisan buah melon Golden Alisha sebelum dipanen. Dalam penelitian ini pengambilan data pengukuran sampel melon Golden Alisha dilakukan dengan cara destruktif dan non-destruktif. Dua karateristik yang ingin diketahui dari pengukuran destruktif yaitu kekerasan buah dan total padatan terlarut. Dua sifat ini dipengaruhi oleh tingkat kematangan, maka sampel melon Golden Alisha terdiri dari tiga umur panen berbeda, yaitu 63, 70, dan 75 Hari Setelah Tanam (HST). Pembuatan perangkat lunak pengolahan citra meliputi fungsi menghitung luas pixel, menghitung indeks warna merah, hijau, biru, nilai Hue, nilai saturasi, dan nilai Value. Setelah dilakukan analisis menggunakan metode analisis regresi antara total padatan terlarut aktual dan prediksi didapatkan nilai R-Square diperoleh sebesar 10.6%. Kemudian, dilakukan analisis menggunakan metode analisis diskriminan untuk meduga umur panen dan tingkat kemanisan, nilai akurasi menduga umur panen yang diperoleh adalah 80.9% sedangkan nilai akurasi dalam menduga tigkat kemanisan adalah 46.9% Hasil klasifikasi dengan teknik analisis fungsi diskriminan linear terbukti menunjukkan kinerja yang cukup baik.
Keyword: alisha, golden, raspberry pi, melon, pengolahan citra

Judul: Development of Fuzzy Inference System for Detection of Melon Maturity Based on HSV Image.
Abstrak: Terdapat 94 varietas melon unggulan di Indonesia, yang paling banyak dibudidayakan adalah melon jenis Alisha F1. Melon Alisha F1 memiliki keunggulan penampilan kulit luar yang menarik dengan warna kuning, dan memiliki kadar kemanisan mencapai 12.21 °Brix. Penanganan waktu panen buah melon berdasarkan umur tanaman menyebabkan ketidakseragaman terhadap tingkat kematangan buah melon. Persepsi visual manusia tentang warna buah melon untuk penilaian kematangan adalah fenomena kompleks yang bergantung pada banyak faktor, membuat penilaian seringkali tidak akurat dan tidak konsisten. Penelitian ini mengusulkan untuk mendeteksi citra buah melon menggunakan metode Fuzzy Inference System. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis metode Fuzzy Inference System untuk melihat pengaruh terhadap tingkat keberhasilan dalam mengklasifikasikan citra buah melon. Metode Fuzzy Inference System ini akan digunakan untuk mengklasifikasi buah melon menjadi tiga kategori kematangan yaitu matang, setengah matang, dan belum matang berdasarkan citra buah melon. Dalam penelitian ini, fitur citra yang digunakan untuk klasifikasi buah melon adalah fitur warna HSV (Hue, Saturation, Value). Data penelitian diambil dari Agribusiness and Technology Park (ATP) IPB Cikarawang Jalan Carang Pulang No.1, Cikarawang, Kec. Dramaga, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Data penelitian diambil pada tanggal 17 Februari 2023 – 17 Maret 2023 pukul 10:00 WIB. Data citra yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 180 citra, 60 citra kategori belum matang, 60 citra kategori setengah matang, dan 60 citra kategori matang. Penelitian ini menggunakan dua skenario dengan metode Fuzzy Inference System Mamdani, skenario pertama dengan menggunakan membership function set manual (0.5, 0.5, 0.5) berdasarkan paper sebelumnya dengan output membership function (0.5, 0.5, 0.5). Skenario kedua melakukan penentuan membership function berdasarkan deskripsi statistik data nilai HSV citra melon yang digunakan dengan nilai (0.17, 0.46, 0.90) dan output membership function yang sama pada skenario kedua. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, Fuzzy Inference System standar skenario pertama menghasilkan presentase akurasi 67% dan skenario kedua menghasilkan akurasi 82%.
Keyword: budidaya melon, deskripsi statistik, fuzzy inference system, hsv, klasifikasi

Judul: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: