Judul: Prediksi Parameter Fenotipik Tanaman tebu Berbasis Citra Drone Multispketral dan Machine Learning
Abstrak: Pengukuran parameter fenotipik merupakan hal penting terkait evaluasi produktivitas tanaman tebu. Pengukuran manual yang ada dinilai kurang efisien sehingga diperlukan metode alternatif yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan mengeksplorasi potensi pemanfaatan citra drone multispektral dan machine learning untuk mengestimasi parameter fenotipik tanaman tebu yang efisien, akurat, murah, dan mendukung praktik pertanian berkelanjutan. Data spektrum yang ditangkap oleh drone yaitu Green, Red, Red-Edge dan NIR dijadikan input untuk menduga parameter fenotipik yang meliputi nilai brix, jumlah tegakan, diameter batang, dan tinggi tanaman. Penelitian dilaksanakan mulai Agustus 2023 hingga Maret 2024. Penelitian berlokasi di lahan perkebunan tebu PT PG Rajawali II Sindang Laut Desa Sampih Palutungan, Kecamatan Susukanlebak, Kabupaten Cirebon, Jawa Barat. Proses pengolahan dataset dan pengembangan model dilaksanakan pada Laboratorium Divisi Teknik Bio-Informatika, Kampus IPB Dramaga. Peralatan yang digunakan untuk pengambilan data dilapangan yaitu : Smartphone yang dilengkapi software Qfield untuk pengambilan data dilapangan, refractometer untuk menghitung nilai brix, jangka sorong/caliper untuk mengukur diameter tanaman tebu , meteran 5 m untuk mengukur tinggi tanaman tebu dan drone Parrot Bluegrass dilengkapi kamera multispektral. Laptop HP 240 G8 Notebook PC yang telah terpasang bahasa pemrograman Python. Selanjutnya, perangkat lunak (software) yang digunakan untuk akuisisi citra menggunakan drone yaitu FreeFlight Pro dan Pix4Dcapture dan Agisoft metashape sedangkan perangkat lunak untuk mendukung pengolahan dataset lapangan yaitu QGis 3.28 Firenze dan Google Colaboratory untuk pengolahan data untuk model machine learning yang digunakan. Berdasarkan hasil pengembangan model machine learning, model algoritma ANN paling efektif dalam memprediksi Nilai Brix dengan R2 0.74 dan RMSE 0.06 serta jumlah tegakan dengan R2 0.68 dan RMSE 2.13. Semua model belum dapat memprediksi diameter batang dan tinggi tanaman dengan baik. Model terbaik untuk memprediksi tinggi tananaman diperoleh dengan algoritma RF dengan R2 0.53. dan RMSE 14.09. Algoritma SVR model terbaik untuk memprediksi diameter tanaman dengan R2 0.39. dan RMSE 0.49. Hal ini mengindikasikan bahwa efektivitas suatu algoritma bergantung pada parameter spesifik yang diprediksi dan tidak ada algoritma yang dominan untuk seluruh parameter fenotipik. Berdasarkan paremeter fenotipik hasil prediksi analisis volume nira sebesar 13,13 m3 , produktivitas gula 7,73 ton/ha, produktivitas tebu 99,76 ton/ha dan rendemen 7,75 %.
Keyword: Multispectral drone imagery, phenotypic parameters, machine learning, sugarcane

Judul: Prediction of Sugarcane Production Based on Multispectral Imagery Using Artificial Neural Network
Abstrak: Prediksi produksi tebu disebut taksasi tebu. Taksasi tebu bertujuan untuk menduga potensi produksi tebu, berupa bobot tebu yang nantinya akan diperoleh ketika panen. Namun, metode perhitungan taksasi masih dilakukan secara manual. Penggunaan UAV dan kamera multispektral untuk memprediksi produksi tebu dapat menjadi solusi untuk memudahkan proses taksasi tebu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu metode prediksi produksi hasil panen tebu berbasis citra multispektral dengan algoritma ANN. Alat yang digunakan untuk pengolahan data adalah UAV Parrot Bluegrass, kamera multispektral Parrot Sequoia, dan perangkat lunak pengolahan citra dan data. Pada penelitian ini, data fenotipik dan multispektral tanaman tebu diambil dengan pengukuran langsung dan UAV, kemudian data-data tersebut dianalisa menggunakan interpolasi ordinary kriging dan ANN untuk memprediksi produksi tebu. Penelitian ini menghasilkan dua model ANN yang terdiri dari model ANN data lapang dan data kriging dengan kombinasi node masing-masing adalah 5-2-20 dan 16-15-15. Model ANN data lapang dipilih karena memiliki nilai MAE dan R2 pengujian yang lebih besar, yaitu 1,35 dan 0,98. Model ANN kemudian diimplementasikan untuk memprediksi produksi tebu pada kebun penelitian dengan total prediksi produksi adalah 12,92 ton per 0,1508 ha.
Keyword: ANN, multispectral, ordinary kriging, sugarcane rod mass

Judul: Grup dan Homomorfisma Grup pada Rubik Revenge
Abstrak: Rubik cube is a kind of puzzle game. A player must arrange rubik sides, which have been disordered, back to the position where every side has the same colour. This paper does not focus on the settlement solution, but instead on proving the existence of a group homomorphism between rubik movement group and S96 symmetric permutation group in rubik revenge. Firstly, it has been proved that rubik movement set is a group. Then, it also has been proved that the M set, which contains numeric labels of 1 until 96 in cubinos sides, is S96 symmetric permutation group.
Keyword: