Judul: Prediksi Sebaran Spasial Penyakit Blas pada Tanaman Padi Menggunakan Model SMCE di Kabupaten Karawang dan Purwakarta
Abstrak: Penyakit blas pada tanaman padi disebabkan oleh Pyricularia oryzae Cav. Potensi epidemi penyakit ini dapat disimulasikan secara spasial menggunakan metode MCA (Multi Criteria Analysis) berdasarkan karakteristik geografis, praktik budi daya, dan kondisi lingkungan. Spatial Multi Criteria Evaluation (SMCE) merupakan bagian dari perangkat lunak ILWIS (Integrated Land and Water Information System), adalah salah satu metode alternatif dalam MCA yang dapat digunakan untuk menyimulasikan epidemi penyakit blas berdasarkan faktor-faktor yang memengaruhinya. Penelitian ini bertujuan membuat prediksi pola sebaran penyakit blas secara spasial menggunakan model SMCE, dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mendukung epideminya dengan membandingkan dua wilayah yang memiliki karakter geografis dan sejarah epidemi penyakit blas yang berbeda. Kabupaten Karawang dan Purwakarta dijadikan model penelitian karena kedua kabupaten tersebut berdekatan tetapi memiliki karakter geografis, agroekosistem dan sejarah epidemi penyakit blas yang berbeda. Penelitian dilaksanakan pada Februari sampai dengan Agustus 2018. Observasi lapangan dilakukan di 9 kecamatan di Kabupaten Karawang dan 7 kecamatan di Kabupaten Purwakarta yang meliputi pengamatan keparahan penyakit blas, faktor praktik budi daya, dan kondisi lingkungan. Hubungan antara faktor praktik budi daya dan kondisi lingkungan dengan keparahan penyakit blas dianalisis menggunakan korelasi. Faktor yang dimasukkan dalam analisis SMCE adalah faktor yang memiliki nilai korelasi lebih dari 0.50 dan nyata pada taraf nyata 10%. Analisis ini menggunakan data spasial pertanaman padi kurun waktu Februari hingga Mei 2018, yang diperoleh dari Sistem Monitoring Pertanaman Padi (Simotandi). Analisis SMCE terdiri atas 3 tahap yaitu pengelompokan faktor, standarisasi faktor, dan pembobotan faktor. Hasil simulasi SMCE berupa peta sebaran kesesuaian wilayah untuk perkembangan penyakit blas yang digambarkan dengan gradasi warna berdasarkan nilai potensi epideminya. Akurasi hasil prediksi dievaluasi dengan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) berdasarkan data hasil pengamatan keparahan penyakit aktual pada umur 70 dan 90 HST dari hamparan contoh di seluruh kecamatan. Penetapan prediksi final dilakukan apabila diperoleh nilai MAPE ≤ 30% (akurasi minimal 70%). Prediksi di Kabupaten Karawang dan Purwakarta memiliki akurasi rata-rata 78.16% dan 73.95%. Secara umum, faktor-faktor yang berpengaruh kuat pada perkembangan penyakit blas antara lain ketinggian lokasi, jarak dari sumber epidemi, sejarah epidemi di lahan, jumlah tangkapan spora (inokulum), kualitas irigasi, aplikasi herbisida, kandungan hara tanah (N , P, K) dan tingkat kemasaman tanah.
Keyword: epidemi penyakit, MCA, peramalan, Pyricularia oryzae, simulasi

Judul: Pengembangan Sistem Pakar Berbasis Web untuk Memprediksi Penyakit Blas pada Tanaman Padi
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu dari lima negara penghasil beras terbesar di dunia, namun hasil panen di Indonesia masih rendah jika dibanding dengan negara penghasil beras lainnya. Rendahnya hasil panen ini dikarenakan oleh faktor biotik dan faktor abiotik. Pada faktor biotik, penyakit blas yang disebabkan oleh cendawan Pyricularia oryzae merupakan salah satu penyakit yang sangat merugikan. Penyakit ini menginfeksi tanaman padi di seluruh dunia dan bisa mengakibatkan kehilangan hasil panen mulai dari 20% hingga 100% pada beberapa wilayah. Oleh karena itu, perlu dilakukan beberapa upaya untuk mengontrol perkembangan penyakit blas tersebut. Kajian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pakar berbasis web yang dapat memprediksi potensi kemungkinan terjadinya penyakit blas pada kabupaten Cianjur dan kabupaten Blitar dengan variabel cuaca dan praktik budidaya sebagai faktor pendorong. Data historis kejadian penyakit blas dan data historis cuaca selama 15 tahun digunakan untuk menganalisis pengaruh variabel cuaca terhadap kejadian penyakit blas dengan menggunakan metode Artificial Neural Nework (ANN). Data primer yang diperoleh melalui kuisioner terstruktur dari rata-rata 80 petani (petani dianggap sebagai human expert) untuk setiap wilayah studi diproses menggunakan metode Decision Tree (DT) untuk mengetahui pengaruh praktik budidaya terhadap kejadian penyakit blas. Kedua proses tersebut menghasilkan beberapa model dengan tingkat akurasi pada masing-masing wilayah untuk faktor cuaca lebih besar dari 80% dan lebih besar dari 90% untuk faktor praktik budidaya. Hasil prediksi yang diperoleh dari faktor cuaca berlaku untuk seluruh wilayah dalam satu kabupaten sehingga dibutuhkan sebuah prediksi akhir yang dapat memprediksi kejadian penyakit blas pada lahan yang spesifik. Untuk mendapatkan prediksi akhir tersebut dilakukan penggabungan antara hasil prediksi berdasarkan faktor cuaca dan hasil prediksi berdasarkan faktor praktik budidaya. Hasil penggabungan ini menghasilkan sebuah pohon keputusan dengan enam buah ‘IF-then rules’ yang mampu memprediksi kejadian penyakit blast khusus pada lahan yang digarap. Model yang diperoleh dari proses pengolahan data dijadikan sebagai basis pengetahuan untuk membangun sistem sehingga sistem bisa memprediksi potensi kemungkinan terjadinya penyakit blas dengan interval kelas yaitu sangat rendah, rendah, sedang dan tinggi. Dari model tersebut diperoleh sebuah kesimpulan bahwasanya selama beberapa praktik budidaya (membenamkan jerami, mengaplikasikan pupuk kalium yang cukup, mengaplikasikan pupuk nitrogen yang tidak terlalu tinggi, melakukan rotasi tanam dengan sayuran, menggunakan benih yang berkualitas, memberikan jarak tanam yang tidak terlalu rapat, mengaplikasikan pupuk kandang dan pupuk organik) dilakukan, maka potensi lahan terkena serangan penyakit blas berada pada kelas sangat rendah atau rendah meskipun faktor cuaca sangat mendukung perkembangan penyakit blas tersebut.
Keyword: Penyakit blas, Sistem pakar, Peramalan penyakit, ANN, DT

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: