Judul: Pemodelan Keparahan Penyakit Blas ( Pyricularia oryzae Cav.) pada Tanaman Padi di Kabupaten Subang.
Abstrak: Penyakit blas (Pyricularia oryzae Cav.) merupakan salah satu penyakit utama pada tanaman padi di Indonesia. Banyak faktor yang memengaruhi terjadinya penyakit blas diantaranya intensifikasi budidaya tanaman padi, penggunaan berbagai bahan kimia yang berlebihan dalam teknik pengendalian, serta kondisi cuaca yang sesuai bagi perkembangan penyakit ini. Berbagai teknik pengendalian seperti penggunaan varietas tahan, pengaturan waktu tanam, rotasi tanaman, perlakuan benih dan pemupukan unsur hara telah dilakukan namun belum menunjukkan hasil yang nyata. Penelitian terkait penyusunan model keparahan penyakit blas berdasarkan faktor budidaya dan unsur iklim merupakan salah satu alternatif pengendalian penyakit blas yang potensial dan belum banyak dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model peramalan keparahan penyakit blas berdasarkan faktor praktik budidaya yang dilakukan oleh petani, unsur iklim dan letak geografi, serta mengetahui korelasi antara infeksi patogen pada benih sebelum tanam dan setelah panen. Faktor praktik budidaya meliputi kerentanan varietas, aplikasi jerami, sistem penanaman, pengandalian gulma, intensitas penggunaan herbisida, intensitas penggunaan fungisida, intensitas aplikasi pupuk N dan umur tanaman. Faktor unsur iklim meliputi suhu, kelembapan dan curah hujan serta kondisi letak geografi seperti ketinggian tempat. Penyusunan model menggunakan analisis regresi liner berganda. Penelitian dilaksanakan pada November 2016 hingga April 2017. Pengamatan infeksi penyakit blas di lapangan dilakukan di Kecamatan Cisalak (Subang Selatan) dan Kecamatan Sukamandi (Subang Utara) Kabupaten Subang, Jawa Barat. Pengambilan data cuaca harian dilakukan di Balai Besar Penelitian Tanaman Padi. Pengamatan patogen terbawa benih menggunakan metode blotter test dilakukan di Laboratorium Mikologi Tumbuhan, Departemen Proteksi Tanaman, Institut Pertanian Bogor. Keparahan penyakit blas di Kecamatan Cisalak dan Sukamandi berturutturut 4.37-37.23% dan 1.34-20.63%. Hasil persamaan pemodelan keparahan penyakit blas yaitu Y= -67.1797+5.51896X1-10.5418X2 +13.2687X3+ 8.51078X4+ 2.2940X5+ 1.320167X6 +8.47796X7 +0.310759X8 +4.53702X9 (nilaip <0.0001, R2 0.8500). Intensitas penggunaan pupuk N dan umur tanaman memiliki hubungan yang nyata terhadap peningkatan keparahan penyakit blas. Peningkatan 1 kali intensitas pupuk N dapat meningkatkan keparahan penyakit blas sebesar 8.478%. Peningkatan umur tanaman setiap harinya meningkatkan keparahan penyakit sebesar 0.31%. Infeksi patogen pada benih setelah panen memiliki korelasi positif yang kuat dengan infeksi sebelum tanam dengan nilai korelasi 0.7817, artinya keparahan penyakit benih setelah panen dipengaruhi sebesar 78.17% infeksi patogen benih sebelum tanam. Hal ini diperkuat dengan hasil analisis regresi linier sederhana Y= 5.98+2.41X (nilai-p: 0.0076, R2: 0.6111) yang menunjukkan bahwa kenaikan 1% patogen terbawa benih sebelum tanam akan meningkatkan persentase keparahan penyakit sebesar 2.41% setelah benih dipanen. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa secara bersama-sama semua variabel memiliki pengaruh sebesar 85% terhadap perkembangan keparahan penyakit blas. Secara parsial variabel umur tanaman dan intensitas penggunaan pupuk N berpengaruh sangat nyata terhadap perkembangan penyakit blas dengan asumsi faktor lain konstan. Hasil deteksi dan analisis regresi menunjukkan bahwa infeksi patogen terbawa benih setelah panen memiliki korelasi positif yang kuat dengan infeksi patogen setelah benih dipanen dan menjadi sumber inokulum potensial pada masa tanam berikutnya. Hasil penelitian ini dapat dijadikan acuan dalam menyusun teknik pengendalian secara preventif dan mengurangi risiko patogen terbawa benih yang berperan sebagai sumber inokulum awal.
Keyword: analisis regresi, faktor budidaya, keparahan penyakit, pemodelan, variabel iklim

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: Membran Komposit Kitosan-Zeolit untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Direct methanol fuel cell (DMFC) is a fuel cell that utilize methanol as the fuel source. The electrolyte membrane used in the DMFC system in this research was chitosan-zeolite composite membrane. The composite membrane was synthesized with chitosan-zeolite composition variation of 1:1, 1:2, 1:3, and 2:1. The membranes were analyzed by Fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR) and scanning electron microscope, and for the specific gravity. Membrane performances were tested with methanol uptake, methanol permeability, conductivity, and potential difference in the DMFC system. The FTIR spectrum showed no formation of new functional groups inducating that the composite membrane was a result of physical mixing. Morphological analysis showed that the membrane was nonporous. Chitosan-zeolite 1:3 composite membrane had the highest specific gravity and methanol uptake, 1.4226 g/mL and 41.44%, respectively. The highest proton conductivity was showed by the 1:2 chitosanzeolite composite membrane, namely 7.2946× 10-7 S/cm. Based on this research results, chitosan-zeolite composite membrane can be applied in DMFC system.
Keyword: