Judul: Pengembangan Sistem Pendugaan Cepat Kadar NH4+, NO3- dan N Total Tanah Berdasarkan Spektrum Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) Tanah.
Abstrak: Nitrogen (N) merupakan unsur hara makro primer yang dibutuhkan tanaman untuk pertumbuhannya. Tanaman dapat menyerap dan menggunakan berbagai bentuk N seperti : N-amonium, N-nitrat, N-urea dan N-asam amino. N-amonium adalah bentuk N yang paling banyak dijumpai dan merupakan bentuk yang stabil pada tanah-tanah yang digenangi (wetland). Sedangkan N-nitrat paling banyak dijumpai pada lahan-lahan kering (upland). Pada umumnya rekomendasi pupuk nitrogen dihitung berdasarkan ketersediaan unsur N dalam tanah dan kebutuhan tanaman terhadap unsur N, sehingga memerlukan pengujian tanah secara terus menerus karena sifat unsur nitrogen yang cepat berubah. keberadaan unsur nitrogen dalam tanah selalu berubah-ubah akibat dari penguapan sebesar 4-60%, pencucian sebesar 3-35%, aliran permukaan sebesar 12-25% dan erosi sebesar 11%. Pengujian tanah secara konvensional memerlukan biaya analisa tanah yang relatif mahal dan waktu yang lama, disamping ketersediaan laboratorium uji tanah yang sangat terbatas. Hal ini menyebabkan rekomendasi pupuk untuk tanaman bersifat umum dan seragam untuk seluruh Indonesia. Pemupukan nitrogen dengan dosis yang tepat pada tanaman dapat dilakukan jika diketahui kadar nitrogen tanah secara spesifik lokasi. Pengujian tanah secara konvensional untuk mengukur kadar nitrogen tanah dilakukan di laboratorium uji tanah. Pengujian tersebut membutuhkan biaya yang relatif mahal dan waktu yang relatif lama. Identifikasi kadar nitrogen tanah harus dilakukan secara cepat dan murah, karena kehilangan kadar nitrogen tanah dapat terjadi setiap saat disebabkan penguapan, erosi, aliran permukaan dan pergiliran tanaman. Penggunaan gelombang elektromagnetik yang dapat berinteraksi secara elektromagnetik dengan ikatan nitrogen dalam tanah diperlukan untuk dapat mengukur kadar nitrogen tanah secara cepat. Secara umum tujuan penelitian ini melakukan pendugaan cepat kadar NH4+, NO3- dan N total berdasarkan spektrum Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) tanah dengan metode Support Vector Machine Regression (SVMR). Secara spesifik tujuan penelitian ini menentukan formulasi dan konfigurasi settingan Nd-YAG Laser model Q-Smart 850 dalam proses pengambilan spektra LIBS tanah, membangun model pendugaan NH4+, NO3- dan N total berdasarkan spektrum LIBS tanah menggunakan metode Support Vector Machine Regression (SVMR) dan membuat rancangan alat pendugaan kadar nitrogen tanah menggunakan spektrum Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) tanah yang portable dan ekonomis. Tahapan Penelitian ini dimulai dari persiapan sampel tanah dalam bentuk pelet dengan ukuran diameter 3.2 cm dan tebal 0.5 cm menggunakan manual hydraulic press dengan tekanan sebesar 29.272 MPa tanpa melalui proses pengeringan. Pengambilan spektrum Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) tanah menggunakan second harmonic (532 nm), pulse duration 5.5 ns, repitition rate 10 Hz, Q-switch delay 150 μs dan energi sebesar 15 mJ/pulsa. Preprocessing data spektrum Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) tanah menggunakan multiple scatter correction dan mean normalization. Sedangkan pendugaan kadar NH4+, NO3- dan N total menggunakan Support Vector Machine Regression (SVMR) dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebagai ukuran akurasi model pada proses kalibrasi dan validasi. Tahapan akhir merupakan sebuah desain alat pendugaan kadar nitrogen tanah berdasarkan hasil setup Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) pada saat mengambil spektrum Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) tanah dan model pendugaan yang dibangun menggunakan metode Support Vector Machine Regression (SVMR). Penelitian ini menunjukkan bahwa pengambilan spektrum Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) tanah bisa dilakukan tanpa melalui proses pengayakan dan pengeringan dengan cara membuat sampel tanah dalam bentuk pelet menggunakan manual hydraulic press yang bertekanan 292.72
Keyword: LIBS, nitrogen tanah, SVMR, unsur hara tanah, UV-Vis-NIR

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: Performa kecoa madagaskar (Gromphadorhina portentosa) pada tipe tempat sembunyi yang berbeda
Abstrak: Madagascar cockroaches come from Madagascar Island in the southest of Africa Beach. This cockroaches is a giant cockroaches in the world and as big as a giant beetle that called as "giant cockroaches". Madagascar cockroaches is a giant cockroaches and have a different character with another cockroaches, that is big size and types that it make it looks like beetle, fizz, doesn't bite, doesn't have wings and outdorless so that these cockroaches harmless for human and can be keep as pets that quite popular all over the world because of it's unique.
Keyword: