Judul: Pengembangan Model Deteksi Dini Penyakit Huanglongbing dengan Residual Image Color-Featured Bidimensional Empirical Mode Decomposition
Abstrak: Produksi buah jeruk yang ada di Indonesia mengalami penurunan salah satu penyebabnya karena penyakit dan hama. Salah satu penyakit pada daun jeruk yang paling mematikan adalah Huanglongbing (HLB). Beberapa penelitian klasifikasi HLB telah banyak dilakukan. Metode ekstraksi fitur yang umum digunakan adalah ekstraksi fitur tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Namun metode ini memerlukan preprocessing dan segmentasi sehingga akan berpengaruh terhadap waktu komputasi. Untuk itu diperlukan metode yang lebih cepat yang tidak memerlukan preprocessing dan segmentasi. Bidimensional Empirical Mode Decomposition (BEMD) merupakan algoritma untuk ekstraksi tekstur yang sering digunakan untuk deteksi penyakit. Metode BEMD dipilih karena dapat langsung melakukan ekstraksi tekstur dan filtering citra tanpa preprocessing dan segmentasi. Namun BEMD memiliki kekurangan yaitu diperlukan metode untuk penggabungan gambar dalam tahap klasifikasinya, dan hasil keluaran dari BEMD masih berupa citra grayscale sehingga tidak mampu mengintegrasikan informasi warna. Penelitian ini bertujuan untuk menggabungkan dua atau lebih citra dari hasil rekonstruksi dengan image fusion, dan mengembangkan metode Color-Featured Bidimensional Empirical Mode Decomposition (CF-BEMD) untuk mengekstraksi fitur warna dan tekstur dari penyakit HLB. Untuk evaluasi hasil menggunakan confusion matrix, precision, recall dan computasional time. Penelitian awal untuk menguji algoritma BEMD dasar dengan dataset HLB kultivar keprok batu 55 (Citrus reticulata) mampu mendapatkan hasil akurasi sebesar 77,50%, dan hasil tertinggi didapatkan dari fitur tekstur citra residual. Hal ini menunjukkan bahwa metode citra residual lebih efektif dalam mengklasifikasikan daun jeruk kedalam dua kategori (HLB dan sehat). Untuk klasifikasi tiga kategori (HLB ringan, berat, dan sehat), metode citra residual juga menunjukkan hasil yang cukup baik dengan akurasi sebesar 71,67%, presisi 72%, dan recall 77%. Meskipun demikian, perlu diperhatikan bahwa performa metode ini sedikit menurun dibandingkan dengan klasifikasi dua kategori. Hal ini mungkin disebabkan oleh kompleksitas tambahan dalam mengklasifikasikan daun jeruk ke dalam tiga kategori yang berbeda. Pada percobaan klasifikasi menggunakan empat kategori (HLB ringan, sedang, berat, dan sehat), metode citra residual tetap menunjukkan hasil yang relatif baik dengan akurasi 61,25%, presisi 68%, dan recall 58%. Meskipun akurasi dan presisi sedikit lebih rendah dibandingkan dengan klasifikasi tiga kategori, metode ini masih mampu menghasilkan nilai akurasi yang memadai dalam mengklasifikasikan daun jeruk ke dalam tiga kategori penyakit HLB dan satu daun sehat, hasil akurasi dari percobaan awal menggunakan BEMD masih dianggap kurang karena tidak mampu mengintegrasikan informasi warna dari citra HLB, sehingga diperlukan fitur warna untuk mengatasi permasalahan tersebut. Percobaan dengan menambahkan fitur warna pada BEMD atau disebut dengan Color-Featured Bidimensional Empirical Mode Decomposition (CF- BEMD) mampu mendapatkan hasil peningkatan akurasi sebesar 10% yaitu pada pengolahan dengan dua kategori (HLB dan sehat), terdapat peningkatan performa dari Interistic mode function (IMF)1 ke IMF2, dan kemudian citra residual menunjukkan hasil yang lebih baik. Citra residual mencapai tingkat akurasi sebesar 87,50%, dengan precision (presisi) sebesar 88% dan recall (ketepatan) sebesar 90%. Hal ini menunjukkan kemampuan citra residual dalam mengklasifikasikan penyakit HLB dengan tingkat keakuratan yang lebih tinggi. IMF2 juga memberikan hasil yang baik dengan tingkat akurasi sebesar 85,00%, precision sebesar 85%, dan recall sebesar 88%. Namun, untuk fitur IMF1 menunjukkan nilai akurasi yang lebih rendah yaitu 70,00%. Dalam kasus ini, citra residual merupakan pilihan yang lebih unggul dalam hal akurasi dan ketepatan klasifikasi.
Keyword: BEMD, CF-BEMD, citrus greening, HLB, Huanglongbing, image fusion

Judul: Klasifikasi Daun Sehat Dan Terinfeksi Penyakit Huanglongbing Pada Jeruk Menggunakan Spektroskopi Vis-Nir
Abstrak: Huanglongbing adalah penyakit jeruk yang merupakan ancaman utama bagi budidaya jeruk. Tidak ada pengendalian yang tepat untuk Huanglongbing. Oleh karena itu, deteksi dini penting untuk mencegah penyebaran dan pengembangan penyakit ini. Deteksi dini yang paling efektif menggunakan tes DNA dengan metode PCR. Namun, identifikasi menggunakan tes DNA memerlukan persiapan sampel, memakan waktu dan mahal. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun perangkat lunak deteksi daun sehat dan terinfeksi HLB berbasis absorban panjang gelombang Vis-NIR. Sampel daun dikumpulkan dari kebun jeruk di Desa Situ Gede, Bogor. Tahap awal, kegiatan survey lapang dilakukan untuk menentukan pohon yang memiliki gejala huanglongbing atau mirip dan pohon yang tidak bergejala huanglongbing atau penyakit lain. Selanjutnya, pohon yang terindikasi gejala huanglongbing diambil daunnya untuk diuji kandungan pati. Sampel daun dibagi menjadi tiga kelompok, yaitu daun yang terinfeksi HLB, daun sehat dan daun belum bergejala. Semua sampel tersebut telah diuji dengan PCR untuk verifikasi gejala visual Huanglongbing. Spektrometer VIS-NIR dengan rentang spektrum dari 339- 1022nm digunakan untuk mengumpulkan data spektrum daun sakit HLB dan sehat. MSC, SVN, baseline correction, turunan pertama dan kedua dari spektra digunakan sebagai metode praperlakuan spektrum. Jaringan syaraf tiruan digunakan untuk membangun model klasifikasi. Plot X-loading, hasil analisis komponen utama digunakan untuk mendapatkan panjang gelombang sensitif. Absorban daun sehat dan sakit pada panjang gelombang sensitif dari setiap metode praperlakuan diklasikasi untuk mendapatkan panjang gelombang sensitif terbaik. Akurasi klasifikasi dan kinerja cross entropy adalah parameter untuk menentukan panjang gelombang sensitif terbaik. Klasifikasi menggunakan panjang gelombang sensitif berbasis baseline correction memiliki kinerja terbaik. Panjang gelombang sensitif tersebut, yaitu 500.52, 538.61, 658.16, 680.8, 725.84 dan 997.25nm. Nilai bobot dan bias JST dari hasil klasifikasi spektrum daun sehat dan sakit HLB menggunakan absorban panjang gelombang sensitif tersebut menjadi model klasifikasi untuk membedakan spektrum daun sehat dan sakit HLB. Selanjutnya, model klasifikasi tersebut ditanam pada perangkat lunak berbasis komputer desktop yang dikembangkan dengan bahasa pemrograman visual basic. Data spektrum daun belum bergejala dari pohon positif terinfeksi HLB digunakan untuk menguji model klasifikasi. Model mengklasifikasikan data tersebut ke kelompok terinfeksi HLB, yang konsinten dengan hasil pengujian PCR yang juga mengelompokkan pada daun terinfeksi HLB. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perangkat lunak tersebut dapat digunakan untuk deteksi HLB pada tahap awal perkembangan penyakit.
Keyword: Huanglongbing, spektroskopi cahaya tampak-inframerah dekat, jaringan saraf tiruan, jeruk

Judul: Pola Pernikahan Masyarakat Batak Karo di Perantauan
Abstrak: Pernikahan adalah budaya yang tidak akan pernah berhenti, pernikahan akan terjadi secara berkelanjutan Dasarnya, karena pernikahan merupakan kebutuhan biologis manusia. Indonesia adalah negara yang kaya akan budaya dan etnis. Setiap suku di Indonesia mempunyai tata cara/adat istiadat dalam pelaksanaan pernikahan itu sendiri. Begitupun dengan suku Batak karo yang mempunyai sendiri tata cara pelaksanaan pernikahan. Seiring dengan perkembangan zaman Karo Banyak masyarakat yang merantau ke berbagai daerah di Indonesia, salah satunya Bogor berjalan-jalan. Masyarakat Karo yang merantau ke wilayah Bogor pada umumnya akan berusaha melakukan adaptasi ke negara tempat tinggal baru. Keadaan ini juga terjadi pada perkawinan Karo dalam pola adaptasi di Bogor. Namun adaptasi pernikahan masyarakat Karo di Bogor berupaya menjaga nilai-nilai budaya Karo dan sakralisme perkawinan. Mereka do Karo Dimodifikasi pada pola perkawinan, dengan tetap menjaga nilai budaya pernikahan.
Keyword: Weddings Karo, Adaptation marriage patterns, Attitudes