Judul: Peramalan Kesesuaian Lahan Sorgum di Kabupaten Bogor Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory
Abstrak: Perang antara Rusia dan Ukraina yang merupakan pengekspor gandum membuat Indonesia harus merencanakan alternatif yang dapat digunakan dikarenakan gandum masih cukup sulit untuk ditanam di Indonesia. Sorgum sebagai salah satu tanaman yang memiliki adaptabilitas yang tinggi dan memiliki kandungan yang dapat menjadi alternatif pengganti gandum. Salah satu daerah yang berpotensi untuk ditanami tanaman sorgum adalah Kecamatan Pamijahan, Kabupaten Bogor. Kesesuaian lahan dapat digunakan untuk variabel apakah tanaman sorgum dapat tumbuh dengan baik. Salah satu variabel yang kesesuaian lahan yang dapat digunakan adalah temperatur. Temperatur dilakukan peramalan untuk melihat potensi daerah dapat ditanami sorgum. Long short-term memory merupakan model yang digunakan dalam peramalan temperature. LSTM yang digunakan memiliki 1 hidden layer dengan hidden layer sebanyak 10, optimizer yang digunakan adalah ADAM, learning rate 0,001, loss function yang digunakan adalah MAPE dan epoch yang digunakan sebanyak 100. Dari model yang sudah dilatih diperoleh nilai MAPE 18,8% yang menunjukkan bahwa kompetensi model baik. Berdasarkan kalender kesesuaian lahan sorgum, waktu yang paling optimal untuk memulai menanam sorgum adalah pada rentang 28 November sampai 21 Desember 2023., The war between Russia and Ukraine, which is a wheat exporter, makes Indonesia must plan alternatives that can be used because wheat is still quite difficult to grow in Indonesia. Sorghum is one of the plants that has high adaptability and has a content that can be an alternative to wheat. One of the areas that has the potential to be planted with sorghum plants is Pamijahan District, Bogor Regency. Land adjustment can be used to variable whether sorghum plants can grow well. One of the variables that can be used is temperature. Temperature forecasting is carried out to see the potential of areas that can be planted with sorghum. Long short-term memory is a model used in temperature forecasting. The LSTM used has 1 hidden layer with 10 units in the hidden layer, model optimizer is ADAM with learning rate 0,001, the loss function is MAPE, and the epoch is 100. From the model that has been trained, a MAPE value of 18,8% is obtained which indicates that the model's competence is very good. Based on the sorghum land suitability calendar, the most optimal time to start planting sorghum is in the range 28 November to 21 December 2023.
Keyword: Land Adjustment, LSTM, Temperature, Sorghum

Judul: A Smart System for Estimating Harvest Time and Productivity of Forage Sorghum
Abstrak: Dalam pembiakan hewan ternak sapi, rumput adalah pakan utama. Upaya meningkatkan kualitas pakan tersebut dengan cara menambahkan makanan suplemen gizi, tentunya konsekuensi peningkatan biaya produksi terkait harga konsentrat. Maka salah satu alternatifnya dengan cara mengkombinasikan pakan utama dengan hijauan dengan kandungan sumber protein tinggi dan dengan biaya ekonomis seperti sorgum. Permasalahannya adalah untuk sorgum yang berkualitas baik memiliki siklus waktu tertentu saat kandungan biomasa, nutrisi dan kelayakan cerna dalam kondisi baik, sehingga dibutuhkan keputusan waktu panen yang tepat dan dukungan estimasi jumlah produksi serta kandungan kualitasnya. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model untuk mengestimasi waktu panen sorgum, model untuk mengestimasi jumlah produksi dan kandungan Acid Detergent Fiber (ADF) serta membuat prototipe sistem cerdas. Tahapan metode penelitian meliputi analisis pemahaman masalah, pengambilan data citra Sentinel-2, citra dari digital kamera, data observasi dan hasil laboratorium, tahapan praproses, tahap pemodelan, tahap evaluasi dan validasi untuk mendapatkan hasil akurasi yang baik, serta implementasi pengembangan prototipe sistem cerdas. Hasil penelitian untuk mengestimasi waktu panen sorgum dengan data citra Sentinel 2A menggunakan model algoritme Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur simple CNN layer (32, 64, 128) dan dropout 0,5 memiliki tingkat akurasi tertinggi yakni 0,9883 dibandingkan arsitektur lainnya. Estimasi produksi biomasa menggunakan algoritme Support Vector Regression (SVR) dengan kernel polynomial memiliki R-Squared tertinggi dibandingkan linear dan RBF yakni 0,7841 dan error terendah nilai MAE 0,0681. Sedangkan penelitian untuk estimasi kandungan ADF menggunakan algoritme model CNN dengan arsitektur Simple CNN dengan akurasi tertinggi 0,9750 dan error MAE terendah 1,4345 dibandingkan dengan arsitektur lainnya. Prototipe sistem cerdas ini menggunakan masing-masing model terpilih untuk estimasi waktu panen, estimasi produksi biomasa dan estimasi kandungan ADF. Pengembangan prototipe sistem cerdas ini menggunakan metodelogi iterative melalui tahapan requirement atau kebutuhan, tahap design and development termasuk membuatkan disain dengan use case diagram sistem cerdas, perancangan user interface untuk splash screen, menu utama screen estimasi panen, screen estimasi biomasa, screen estimasi kandungan ADF dan juga screen yang mencakup estimasi panen, bioasa dan estimasi kandungan ADF. Selanjutnya melalui tahapan testing dan tahapan implementasi termasuk dibuatkan deployment diagram. Kebaruan yang dalam penelitian ini adalah metode baru untuk estimasi waktu panen, estimasi produksi dan estimasi kandungan ADF, dengan menggabungkan ketiga model tersebut agar memberikan dampak solusi efisiensi biaya pakan ternak., In cattle breeding, grass is the main feed. Efforts to improve feed quality by adding nutritional supplements will increase production costs related to concentrate prices. So, one alternative is to combine the main feed with forage with a high protein source content and at an economical cost, such as sorghum. The problem is that good quality sorghum has a specific time cycle when the biomass content, nutrients, and digestibility are in good condition, so appropriate harvest time decisions are needed, as well as support for production quantity and quality estimates. This research aims to create a model to estimate sorghum harvest time, a model to estimate production biomass and Acid Detergent Fiber (ADF) content, and an intelligent system prototype. The stages of the research method include problem-understanding analysis, collecting Sentinel-2 image data, pictures from digital cameras, observation data, and laboratory results, preprocessing stages, modeling stages, evaluation, and validation
Keyword: estimasi panen sorgum, estimasi produksi sorgum, machine learning, sentinel-2, sistem cerdas

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: