Judul: Perbandingan Kinerja Pemrosesan Paralel Pada PC dan Raspberry Pi Untuk Pendeteksian Gulma Pada Lahan Pertanian Menggunakan Fraktal
Abstrak: Gulma merupakan tumbuhan pengganggu dan sebagai salah satu faktor biotik pesaing tanaman dalam pemanfaatan unsur hara, air, lahan dan cahaya matahari. Pada tahun 1995, gulma menyebabkan kehilangan hasil produksi padi di Asia sekitar 50 juta ton, dengan nilai kerugian lebih dari US$10 Miliar. Pada kasus lain angka persaingan gulma di Cina menyebabkan kehilangan produksi padi sebesar 10 juta ton setiap tahun. Sistem pengendalian gulma konvensional biasanya dilakukan dengan cara menyemprotkan herbisida secara seragam di seluruh lahan, hal tersebut dapat mengakibatkan penggunaan herbisida yang berlebihan yang akan menghasilkan limbah berupa residu kimia pada produk pertanian, emisi udara dan tanah. Penggunaan herbisida dapat dikurangi dengan melakukan penyemprotan pada bidang yang tepat, oleh sebab itu pertanian presisi sangat dibutuhkan untuk mengetahui tingkat vegetasi gulma dalam rangka pengendalian. Pertanian presisi merupakan aplikasi teknologi informasi pada sistem pengelolaan pertanian yang memungkinkan perlakuan teliti (precise treatment) rantai agribisnis dari hulu (on farm) sampai ke hilir (off farm). Identifikasi gulma secara langsung di lapangan sangat penting dilakukan untuk menentukan proses pengendalian yang efektif karena proses pengendalian gulma yang kurang tepat akan menyebabkan penggunaan herbisida yang berlebihan, inefisiensi biaya, waktu dan energy. Fokus utama penelitian ini adalah melakukan perbandingan kinerja komputasi paralel PC dan Raspberry Pi dalam mengimplementasikan algoritme filterisasi citra gulma dan algoritme dimensi fraktal untuk identifikasi jenis gulma. Ruang lingkup yang dilakukan pada penelitian ini adalah pengembangan metode pemograman sekuensial dan paralel menggunakan Raspberry pi dan PC untuk proses filterisasi pengolahan citra dan identifikasi jenis gulma menggunakan fraktal pada kegiatan pengendalian gulma masa pre emerge (pratanam). Metode penelitian yang dilakukan terdiri dari tiga bagian utama yaitu akuisisi citra, identifikasi jenis gulma dengan fraktal, dan proses paralelisasi identifikasi jenis gulma. Citra gulma diakusisi dengan menggunakan kamera digital untuk menangkap citra kondisi lahan pada panjang citra 102 cm dan lebar 136 cm dengan ukuran data maksimum 0,3 MB, diasumsikan ukuran tersebut sudah cukup teliti untuk melakukan proses filterisasi citra. Pengujian dilakukan terutama pada lahan yang belum dilakukan peyemprotan herbisida sebelum masa penanaman bibit (Pre Emerge), data citra adalah lahan pertanian yang belum ditanami tanaman pokok. Citra yang telah diambil kemudian dianalisis dengan OpenCV menggunakan parameter HSV (rataan RGB) untuk mengetahui komponen warna penyusunnya. Selanjutnya ditentukan parameter filterisasi yang diambil dari nilai v pada HSV untuk memisahkan latarbelakang citra dengan tanaman pokok secara biner (hitam-putih). Citra V yang telah dianalisis nilai binernya kemudian di pisahkan berdasarkan nilai 0 untuk hitam dan 255 untuk putih, data array piksel yang menyimpan nilai biner dicatat kedalam matrik baris kemudian diolah menggunakan fraktal. Analisis dimensi fraktal dilakukan setelah proses filterisasi dengan cara melakukan fragmentasi terhadap citra yang telah difilterisasi kedalam bentuk persegi panjang berukuran s berupa data biner matrik, selanjutnya dihitung jumlah bujursangkar N(s) yang berisi warna putih dengan berbagai nilai (s). Pada penelitian ini dilakukan fragmentasi dengan nilai (s) = 10 sampai dengan nilai s = 100 dengan interval 10 piksel. Langkah berikutnya adalah memplot nilai log N(s) terhadap nilai log (1/s) untuk menentukan bentuk persamaan regresi linier 𝑦����= 𝑎����𝑥����+𝑏����, dimana a adalah nilai fraktal. Penelitian ini menghasilkan waktu komputasi fraktal terbaik pada saat mengolah gambar dengan ukuran dimensi 128 x 128 piksel adalah
Keyword: Fraktal, Komputasi Paralel, Raspberry Pi, Pertanian Presisi

Judul: Pengembangan Sensor Warna Daun Untuk Pemetaan Kepadatan Serangan Gulma Pada Lahan Terbuka
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah menduga kepadatan serangan gulma pada lahan terbuka dan membuat peta keragaman tingkat kepadatan gulma. Penelitian ini dilakukan dari bulan Juni 2010 sampai Oktober 2010 di Laboratorium Lapangan Departemen Teknik Pertanian (mulai 2011 Teknik Pertanian berubah menjadi Teknik Mesin dan Biosistem), Leuwikopo. Alat sensor penduga kepadatan gulma dibuat seperti gerobak dengan dua buah roda. Komponen alat ini terdiri dari beberapa perangkat utama, yaitu roda becak, besi holow, kamera CCD(change coupled device) di bagian depan dan komputer jinjing serta perangkat sensor jarak yang terletak di roda. Alat yang telah dibuat diuji coba di laboratorium, kemudian dilakukan uji kinerja di lahan yang terdapat tumbuhan gulma. Sensor jarak berfungsi sebagai pemicu untuk mengirim data ke komputer jinjing yang akan memerintahkan kamera untuk menangkap gambar, kemudian hasil tangkapan gambar di-threshold dalam 4 segmen per-image. Gambar yang di-threshold dicari nilai warna hijaunya dan hasil thresholding dikelompokan ke dalam kategori berdasarkan jumlah pixel berwarna hijau. Kategori tersebut yaitu 0-5% kosong, 5.1- 20% sedikit, 20.1-50% sedang, dan 50.1-100% padat, kemudian hasilnya disimpan dalam format text. Uji kinerja dilakukan pada lahan 11.07 m x 20 m yang dibagi kedalam 9 baris yang setiap barisnya memiliki lebar 123 cm. Dari hasil uji kinerja didapat tingkat keberhasilan penangkapan gambar sebesar 90.00 %, waktu tangkap dan penyimpanan gambar sebesar 0.74 detik/gambar. Waktu tangkap dan identifikasi 4 segmen serta kecepatan menyimpan data sebesar 0.86 detik/gambar. Akurasi pendugaan program pada kategori jarang 4.40%, sedang 79.80% dan padat sebesar 24.10%. akurasi pendugaan Pada pengukuran yang sebenarnya diperlukan beberapa penyesuaian, terutama pada perangkat sensor pembaca dan kamera. Kendala yang terjadi pada pemetaan lahan terjadi akibat slip pada roda, kontur yang tidak rata dan dan pengaturan tinggi kamera serta kurangnya kemampuan operator mengoperasikan alat. Selain itu, masih adanya error pada pendugaan, membutuhkan perbaikan pada program yang dibuat serta perbaikan pada perangkat sensor yang digunakan.
Keyword: weed, density, atomated, color sensing, image tresholding

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: