Judul: Development of a Decision Support System for Oil Palm Fertilizer Requirement Based on Precision Agriculture
Abstrak: Prinsip dasar dari perhitungan kebutuhan pupuk adalah berdasarkan keseimbangan nutrisi yang menghitung kebutuhan tanaman dan membandingkannya dengan nutrisi yang disediakan oleh ekosistem. Pendugaan kebutuhan nutrisi pada perkebunan kelapa sawit merupakan salah satu langkah menuju managemen pemupukan yang efektif. Analisis tanah dan tanaman di laboratorium merupakan metode yang paling banyak digunakan untuk menghitung nutrisi. Akan tetapi metode ini tidak praktis, tidak ekonomis dan memerlukan waktu yang lama terutama untuk proses analisisnya, sehingga tidak sejalan dengan prinsip pertanian presisi yang membutuhkan akuisisi dan analisis data yang cepat dalam waktu nyata (real time). Situasi akan semakin buruk apabila ukuran lahan yang diobservasi cukup luas. Oleh karena itu, diperlukan alternatif metoda analisis penentuan dosis pupuk yang lebih cepat dan presisi sesuai dengan kondisi lahan dan tanamannya. Pertanian presisi adalah sistem pertanian yang berbasis informasi keragaman lahan, tanaman, dan iklim, untuk memutuskan perlakuan terbaik sesuai dengan keragaman tersebut dengan tujuan meningkatkan efisiensi, produktifitas, dan keuntungan dalam jangka panjang, spesifik lokasi serta meminimalisir dampak negatif terhadap lingkungan. Pada penelitian ini dikembangkan metode analisis penentuan dosis pupuk berbasis satelit yang memungkinkan akuisisi dan analisis data yang jauh lebih cepat dari metode berbasis analisis laboratorium. Selain itu metode ini dapat menghemat biaya analisis jaringan tanaman karena data pada satelit Sentinel-2 tersedia secara periodik dan gratis. Penelitian ini dilakukan sejak bulan Maret 2017 hingga bulan Desember 2017 di Kebun Pendidikan dan Penelitian Kelapa Sawit IPB-Cargill yang berlokasi di Jonggol, Kabupaten Bogor, Jawa Barat, dan di PT. Perkebunan Nusantara VI Unit Usaha Bunut, Bahar Utara, Muaro Jambi, Jambi. Data primer diambil dari kedua lokasi sebanyak 100 contoh, dimana masing-masing contoh diambil daun dan tanah untuk kemudian dibawa ke laboratorium dan dianalisis kandungan unsur hara N, P, dan K. Data hasil analisis laboratorium yang berupa data kandungan unsur hara makro N, P, dan K di daun dan di tanah kemudian digunakan untuk mencari korelasi dengan nilai reflektan dari citra satelit dalam bentuk model regresi dimana keluaran dari fungsi adalah nilai unsur hara yang diduga sebagai variabel terikat dan nilai reflektan dari citra satelit sebagai variabel bebas. Nilai R2 model regresi untuk nutrisi di daun yaitu: 53.45% (nitrogen), 79.61% (fosfor), dan 64.44% (kalium). Sedangkan R2 model regresi untuk nutrisi di tanah yaitu: 28.54% (nitrogen), 66.31% (fosfor), dan 41.03% (kalium). Validasi pada semua model, didapat tingkat kebenaran untuk model regresi daun (N, P, K) berturut-turut adalah 84.56%, 89.86%, dan 82.84%. Sedangkan tingkat kebenaran untuk model regresi tanah (N, P, K) berturut-turut adalah 79.33%, 42.20%, dan 51.96%. Model yang sudah divalidasi digunakan sebagai dasar pendugaan kebutuhan pupuk yang merupakan bagian terpenting dari sistem penunjang keputusan yang dikembangkan didalam penelitian ini. Sistem yang telah dibuat menyediakan pengguna dua rekomendasi: 1) rekomendasi jumlah pupuk berdasarkan kebutuhan seluruh areal perkebunan, dan 2) rekomendasi jumlah pupuk berbasiskan petakan (grid) dengan luasan 1 hektar yang mencerminkan prinsip pertanian presisi. Sistem juga menampilkan peta sebaran kandungan unsur hara yang menunjukkan kondisi unsur hara di daun dan di tanah yang dapat digunakan oleh pengguna untuk melakukan prioritasi skenario dan jadwal pemupukan.
Keyword: decision support system, fertilizer, nutrient estimation, oil palm, precision agriculture, regression model, satellite images, Sentinel-2

Judul: An Intelligent System for Determining Nutrient Status and Fertilizing Recommendations for Palm Oil using Sentinel-1 Imagery to Support Precision Agriculture
Abstrak: Salah satu tugas pengelola perkebunan dalam mengoperasikan dan mengelola lahan kelapa sawit adalah mengukur kandungan nutrisi daun secara tepat waktu dan berkala. Manajemen perkebunan kelapa sawit di Indonesia menerapkan dosis pemupukan menggunakan luasan blok berkisar antara 25 hingga 30 hektar. Dosis pemupukan diberikan berdasarkan hasil analisis sampling daun sawit dalam satu blok, untuk kemudian pemberian pupuk dilakukan dengan dosis yang sama pada setiap bloknya tanpa memperhatikan keragaman status hara kelapa sawit, sehingga pemberian pupuk dapat terjadi berlebih yang akan menyebabkan menurunnya kualitas lingkungan, atau sebaliknya pemupukan dengan dosis yang lebih rendah dari kebutuhan tanaman tidak dapat memberikan pengaruh yang optimal bagi pertumbuhan dan produksi tanaman baik kuantitas maupun kualitas. Selain itu, proses analisis laboratorium sampel daun mahal dan menimbulkan penundaan waktu yang signifikan untuk antrian, sehingga data hasil analisis laboratorium menjadi tidak relevan karena hasil analisis telah kadaluarsa dengan situasi terkini saat pemupukan akan diberikan. Pertanian Presisi adalah suatu strategi manajemen produksi pertanian berbasis sistem informasi yang menganalisis data temporal, spasial dan individual untuk mendukung pengambilan keputusan sesuai dengan perkiraan variabilitas dan fakta keragaman (heterogenitas) lahan atau lokasi. Tujuan dari pertanian presisi adalah meningkatkan efisiensi, produktivitas, profitabilitas produksi pertanian dan sekaligus mengurangi dampak lingkungan. Penelitian ini menerapkan pertanian presisi menggunakan teknologi radar satelit Sentinel-1 untuk analisis penentuan rekomendasi dosis pemupukan kelapa sawit yang menjanjikan proses akuisisi dan analisis data akan lebih cepat dari metode konvensional analisis laboratorium, sehingga sistem dapat melakukan penghematan biaya lapangan untuk pengambilan sampel dan analisis hara nutrisi karena data citra satelit Sentinel-1 dapat diunduh berkala secara gratis, dan penghematan jumlah tenaga kerja serta mengurangi resiko keselamatan tenaga kerja, yang pada akhirnya dapat memberikan peningkatan manajemen produksi sawit yang transparan dan akuntabel. Pemantauan status hara tanaman kelapa sawit dapat dilakukan dengan menggunakan data akuisisi citra dari teknologi penginderaan jauh. Keunggulan sensor radar satelit dibandingkan sensor optik satelit adalah kemampuan untuk pengambilan citra dengan kondisi cuaca buruk dan mampu menembus halangan awan. Berdasarkan dari data dual polarisasi vertikal dan horizontal, dan sudut datang hamburan balik radar satelit Sentinel-1, penelitian ini menerapkan computer vision dan machine learning untuk membuat model untuk estimasi status hara makro sawit, untuk kemudian mengembangkan model rekomendasi pemupukan kelapa sawit. Melalui serangkaian proses data mining dari citra satelit C-SAR Sentinel-1 menggunakan perangkat SNAP ToolBox dan QuantumGis, dan tahapan data transformation, data integration, data cleaning, feature selection, hyperparameter tuning, data training, dan cross validation, serta pemodelan menggunakan machine learning Random Forest Regression, telah berhasil membangun model estimasi status nutrisi makro dari kelapa sawit. Kinerja model estimasi nutrisi makro untuk unsur Nitrogen (N), Phosphor (P), Kalium (K) dan Magnesium (Mg) yang diuji pada data validasi (unseen data) menghasilkan nilai correctness masing-masing berturut-turut adalah 90,43%, 91,96%, 80,48% dan 60,02% untuk kategori lahan mineral, dan untuk kategori lahan gambut didapat hasil nilai correctness adalah 90,20%, 87,19%, 75,40% dan 62,81%. Model estimasi status hara makro telah dapat memvisualisasikan variabilitas kandungan N, P, K dan Mg dalam bentuk peta spasial sebaran nutrisi di areal perkebunan sawit tanah mineral dan gambut. Sehingga dosis rekomendasi pemupukan dapat diberikan secara presisi sesuai dengan keragaman kandungan status hara makro pada setiap blok, dan pemberian rekomendasi pemupukan dapat
Keyword: C-SAR Sentinel-1, kelapa sawit, machine learning, pertanian presisi, rekomendsi pemupukan, fertilizer recommendation, oil palm, precision agriculture

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: