Judul: Rapid Prediction System of Paddy Soil Macronutrient with In-Situ Spectroscopy Analysis based on Deep Learning
Abstrak: Nitrogen (N), Fosfor (P), dan Kalium (K) merupakan unsur hara makro yang dibutuhkan untuk menunjang pertumbuhan tanaman padi. Pemberian unsur hara makro diperlukan dalam jumlah yang tepat, karena kelebihan ataupun kekurangan nutrisi dapat berakibat buruk pada pertumbuhan tanaman. Kecepatan pendeteksian juga menjadi penting untuk segera menentukan penanganan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model prediksi kadar unsur hara makro N, P dan K pada tanah sawah untuk prediksi cepat menggunakan data spektral gelombang elektromagnetik near infrared (NIR) pada panjang gelombang 1350–2550 nm. Algoritme yang digunakan yaitu machine learning random forest, gradient boosting, artificial neural network, dan partial least square serta algoritme deep learning convolutional neural network untuk 1-Dimensi (CNN-1D) dan 2-Dimensi (CNN-2D). Pada penelitian ini juga dibandingkan performa dari ketiga jenis model tersebut. Data spektral NIR dari sampel tanah basah tanpa perlakuan pengeringan apapun menjadi input pada proses training model. Dataset terdiri dari 38 sampel tanah yang diambil dari beberapa lokasi. Teknik pra-proses yang diterapkan adalah principle component analysis (PCA), synthetic minority oversampling technique for regression with gaussian noise (SMOGN), konversi spektrogram, serta penambahan parameter kadar air pada input training model. Tingginya kadar air pada tanah sawah menjadi tantangan pada proses pembangunan model prediksi unsur hara karena NIR sangat sensitif terhadap air. Model terbaik untuk Nitrogen (N) adalah random forest dengan input data 10PC dan penambahan kadar air sebagai input training dengan R² 0,704; RMSE 0,032; MAPE 10,04 %; NSE 0,736; dan Akurasi 89,96 % untuk rentang pengukuran N 0,04-0,40 %. Model terbaik untuk Fosfor (P) yaitu random forest dengan 0 principle component dan penambahan kadar air sebagai input training dengan nilai R² 0,627; RMSE 18,44; MAPE 7,70 %; NSE 0,654; dan Akurasi 92,30 % untuk rentang pengukuran P 77,52–304,13 mg P2O5/100g. Model terbaik untuk Kalium (K) adalah CNN-1D dengan input training data 10PC dan penambahan parameter kadar air sebagai input training dengan R² 0,579; RMSE 8,018; MAPE 19,90 %; NSE 0,580; dan Akurasi 80,10 % untuk rentang pengukuran K 15,41–56,49 mg K2O/100g. Model terbaik untuk kadar air adalah partial least square dengan input training data 10PC dan teknik oversampling SMOGN dengan R² 0,659; RMSE 3,766; MAPE 7,35 %; NSE 0,661; dan Akurasi 92,65 % untuk rentang pengukuran KA 12,11-56,86 %. Model terbaik N yaitu model machine learning memiliki performa yang sedikit saja lebih baik dari CNN-1D. Pada jumlah data training yang lebih besar, CNN-1D diperkirakan dapat menghasilkan performa yang lebih baik dari model machine learning tersebut. Model terbaik P yaitu model machine learning memiliki performa lebih baik pada data testing dari CNN-1D P. CNN-1D P lebih baik pada data train, untuk itu diperkirakan CNN-1D P dapat memiliki performa yang lebih dari model machine learning untuk jumlah data yang lebih besar. Model terbaik K yaitu CNN-1D yang memiliki performa lebih baik dari model machine learning dan CNN-2D. Model terbaik KA yaitu model machine learning. Pada jumlah data train yang lebih besar, CNN-1D KA diperkirakan dapat menghasilkan performa yang lebih baik dari model machine learning tersebut.
Keyword: deep learning, machine learning, near infrared, tanah, unsur hara makro

Judul: Development of Soil Nitrogen Estimation System  in Oil Palm Land with Sentinel-1 Image Analysis Approach
Abstrak: Kelapa sawit adalah salah satu komoditas perkebunan yang mempunyai peran penting dalam perekonomian Indonesia. Indonesia adalah negara produsen dan eksportir kelapa sawit terbesar di dunia. Kebutuhan yang tinggi terhadap minyak kelapa sawit pada masa depan harus didukung dengan produktivitas tinggi. Pemupukan adalah salah satu upaya intensifikasi dalam meningkatkan produktivitas kelapa sawit. Tujuan dari manajemen pemupukan adalah untuk menyediakan hara yang cukup serta proporsi seimbang untuk memastikan kesehatan dan pertumbuhan kelapa sawit dengan baik serta hasil yang optimal. Kandungan hara yang utama pada kelapa sawit yang membantu pertumbuhan dan perkembangan kelapa sawit adalah nitrogen. Sampel tanah dan koordinat lokasi di ambil dari lahan perkebunan kelapa sawit kemudian sesuaikan dengan citra satelit Sentinel-1. Citra Sentinel-1 yang didapat kemudian diproses terlebih dahulu untuk mengurangi faktor-faktor yang memperburuk proses setelahnya. Metode pemrosesan citra Sentinel-1 adalah applying orbit file, calibration, speckle filtering, dan range doppler terrain correction dengan tambahan berkas Digital Elevation Nasional (DEMNAS). Nilai digital number yang didapat dari pantulan citra Sentinel-1 kemudian dijadikan variabel independen dan hasil nutrisi sampel laboratorium dijadikan variabel dependen. Praproses dilakukan untuk mempermudah proses permodelan, praproses yang dilakukan yaitu menyeleksi data pencilan hasil laboratorium yang menyebabkan data yang awalnya 347 menjadi 307 dan proses standarisasi data. Data tersebut dibagi menjadi dua kelompok data latih sebanyak 90% data dan data tes sebanyak 10% data. K-Fold Cross Validation dilakukan pada saat evaluasi model dengan K sebesar 5. Data tersebut dilatih dan dibangun model dengan menggunakan random forest regressor (RFR) dan multi linear regression (MLR). Seluruh model yang dibangun dilihat kualitas modelnya menggunakan MAPE dan ditentukan mana model terbaik dengan memilih MAPE terendah. Permodelan RFR dilakukan dengan metode data transformation, feature importances dan hyperparameter tuning.. Model RFR ini memiliki MAPE sebesar 19,53% Permodelan kedua dilakukan dengan menggunakan algoritme multi linear regression dan dites asumsi terlebih dahulu yang terdiri atas tes linieritas, distribusi normal, multikolinieritas, dan homoskedastisitas dan seluruh asumsi tersebut telah terpenuhi. Model MLR menghasilkan sebesar MAPE sebesar 22,41%. RFR dipilih menjadi model terbaik berdasarkan MAPE terendah dan berdasarkan interpretasi, model RFR memiliki akurasi yang baik untuk menentukan kandungan hara nitrogen tanah.
Keyword: Kelapa Sawit, Kandungan hara Tanah, Sentinel-1, Synthetic Aperture  Radar

Judul: The Control and Eradication of Brucellosis in Cattle from the Standpoint of Human Health
Abstrak: Brucella abotus occurs boyh in man and cattle. The oragnism may trhrive wherever cattle re raised by man for breeding purpose. As such, spread to humans can easily be lessened if the diases is properly cotrolled an/or eradicated in cattle.
Keyword: