Judul: Identifikasi Ganoderma Pada Tanaman Kelapa Sawit Berbasis Reflektansi Gelombang Multispektral.
Abstrak: Basal Stem Rot (BSR) adalah penyakit fatal yang disebabkan oleh jamur Ganoderma boninense. Saat ini di Indonesia identifikasi pohon kelapa sawit yang menderita BSR dilakukan dengan cara mengecek pohon kelapa sawit satu per satu dan menekan batang pohon kelapa sawit tersebut. Maka dari itu diperlukan sebuah metode untuk mendeteksi BSR. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi serangan Ganoderma dengan menggunakan kamera multispektral, menerapkan metode jaringan syaraf tiruan untuk menganalisa citra NDVI, dan menganalisis pengaruh ketinggian terhadap akurasi kinerja kamera multispektral. Alat yang digunakan pada penelitian ini adalah Unmanned Aerial Vechicle (UAV) Phantom 4, kamera multispektral parrot sequoia, dan perangkat lunak pengolah citra dan data. Pada penelitian ini, data spektral tanaman kelapa sawit diambil melalui udara pada ketinggian 50 m, 60 m, dan 70 m dengan UAV dan kamera multispektral dan kemudian data spektral tersebut dianalisa menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk mengidentifikasi tanaman kelapa sawit yang terserang Ganoderma dan tanaman kelapa sawit yang sehat. Hasil pada penelitian ini menyimpulkan bahwa kamera multispektral dapat mengidentifikasi tanaman kelapa sawit yang terserang Ganoderma pada ketinggian 50 m dan 60 m dengan bantuan jaringan syaraf tiruan, namun pada ketinggian 70 m sudah tidak berkerja dengan baik karena noise yang terlalu banyak dan kecilnya sinyal yang ditangkap sensor.
Keyword: basal stem rot, Ganoderma, kamera multispektral, UAV, tanaman kelapa sawit, basal stem rot, Ganoderma, kamera multispektral, UAV, tanaman kelapa sawit

Judul: Identifying the Severity of Basal Stem  Rot Disease in Oil Palm (Elaeis guineensis Jacq.) Plantation Using Sentinel-2
Abstrak: Kelapa sawit merupakan sektor perkebunan yang paling diunggulkan di Indonesia. Pemantauan perkebunan skala besar membutuhkan kekhususan dalam pengumpulan data dan analisisnya. Pengamatan cakupan perkebunan telah lama dilakukan dengan menggunakan data penginderaan jauh. Dengan berbagai masalah yang kompleks di perkebunan kelapa sawit, fokus riset umumnya berada dalam ranah perkiraan nutrisi daun dan untuk mengidentifikasi dampak penyakit tanaman. Fokus riset terakhir ini perlu menjadi perhatian, terutama pada penyakit busuk pangkal batang (BPB) yang disebabkan oleh cendawan Ganoderma boninense. Data multispektral Sentinel-2 yang tersedia secara bebas dimanfaatkan dalam penelitian ini. Identifikasi gejala awal dampak BPB dianalisis dengan menggunakan pendekatan pemelajaran mesin yang populer, yaitu random forest (RF). Data lapangan sebagai referensi dikumpulkan di Kebun Kelapa Sawit Cikasungka, Kabupaten Bogor. Dengan menggunakan model RF yang disetel (tuned), akurasi keseluruhan sebesar 82% diperoleh dengan lima target berbeda, yaitu empat tingkat keparahan dan pohon sehat. Penelitian ini juga menyimpulkan bahwa data tambahan seperti indeks vegetasi mampu membedakan tingkat keparahan penyakit meskipun tidak responsif. Penelitian ini menunjukkan bahwa model RF yang disetel sangat bermanfaat untuk membangun model pemelajaran mesin yang tepat dan adaptif., Oil palm remains the most prominent plantation sector in Indonesia. Monitoring large scale plantations requires specificity in datasets and approaches. Observing the extent of plantations has long been conducted using remotely-sensed data. With the complex issues in oil palm plantations, focus has also been made in investigating the utility of earth-observing satellites to estimate foliar nutrients and to identify the impact of plant diseases. The latter has been one of research interests, especially the basal stem rot (BSR) caused by Ganoderma boninense. This research proposed a freely-available, multispectral data of Sentinel-2, taking its advantage of frequent observation period. Preliminary identification of BSR impacts was examined by using a popular machine learning approach, i.e. random forests (RF). Ground data as the reference were collected in Cikasungka plantation, Bogor Regency. Using tuned RF model, overall accuracy was about 82% with five distinctive targets, i.e. four severity levels and the normal trees. Additional data, such as the vegetation index, were able to distinguish the severity of the disease, although they were irresponsive. This research suggests that tuned random forest model could be invaluable for constructing a proper machine learning model that adaptive to data feeds.
Keyword: busuk pangkal batang, kelapa sawit, random forest, Sentinel-2, basal stem rot, oil palm

Judul: Adsorption of Cu(II) using synthetic Zeolite from coal fly ash
Abstrak: Fly ash and synthetic zeolite synthesized from coal fly ash had been used to investigate the adsorption of Cu2+ synthetic solution. Optimation studies of adsorption process was performed batch system in central composite design with three parameters, pH, contact time, and concentration of adsorbent. The optimum condition for adsorption process for fly ash and synthetic zeolite were found at pH 5.5 and 4, contact time 83 and 58 minutes, and adsorbent concentration at 150 and 90 mg/50 mL solution respectively. The Langmuir and Freundlich isotherm models were applied. The Langmuir models fits best the equilibrium isotherm data. The optimum fly ash and zeolite synthetic adsorption capacities were 4,11 mg/g and 60,97 mg/g respectively. The kinetics data were tested using a pseudo first-order and a pseudo second-order Lagergren equation. Kinetics data correlated well with the pseudo second-order kinetics model. Thermodinamic study indicated that adsorption process was spontaneous and accompanied by an increase in entropy and decrease in Gibbs energy. The decreasing of adsorption capacity of Cu(II) by both fly ash and synthetics zeolite were influenced by the coexisting ions Pb(II) or Mn(II), although there were increasing of the total adsorption capacity.
Keyword: