Judul: Perancangan Sistem Real-Time Berbasis Edge Computing untuk Monitoring Lahan dalam Transformasi Digital Rantai Pasok Sawit Rakyat
Abstrak: This study aims to design an edge computing system for the real-time monitoring of independent palm oil plantations, which is crucial for ensuring traceability in the palm oil supply chain. Effective land monitoring is necessary to verify that each harvested fresh fruit bunch (FFB) comes from legitimate land and adheres to sustainability principles. Using an engineering design approach, this research begins with an exploration phase to identify the current state of land monitoring and the supply chain of independent palm oil plantations through a literature review. The problem formulation phase involves discussions and literature reviews to formulate existing issues. Based on user needs and identified problems, the ideation phase produces a system design involving edge nodes as data collectors for the temperature, humidity, and location coordinates. Edge nodes use LoRa communication to send data to the edge server, which then displays the data on a local website and stores them in a database. The prototype development phase involves assembling and experimenting to create a prototype edge-node device. System validation is conducted through blackbox testing to ensure system accuracy and performance in reading, sending, storing, and displaying data in real-time. While achieving several satisfactory results, such as reading temperature, humidity, and location data, and sending data without Internet connectivity, some issues remain unresolved, including extending the data transmission range and uploading data to the cloud. The results of this study indicate that edge computing systems have great potential in supporting the digital transformation of independent palm oil supply chains; however, further development is needed to address the remaining issues., Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem edge computing guna memantau lahan sawit swadaya secara real-time, yang sangat penting dalam menjamin ketertelusuran rantai pasok sawit. Pengawasan lahan sawit yang efektif sangat diperlukan untuk memastikan bahwa setiap tandan buah segar (TBS) yang dipanen berasal dari lahan yang sah dan sesuai dengan prinsip keberlanjutan. Penelitian ini menggunakan pendekatan desain keteknikan yang dimulai dengan tahap eksplorasi untuk mengidentifikasi kondisi terkini pemantauan lahan dan rantai pasok sawit swadaya melalui tinjauan literatur. Tahap perumusan masalah dilakukan dengan diskusi dan tinjauan literatur untuk merumuskan permasalahan yang ada. Berdasarkan kebutuhan pengguna dan permasalahan yang diidentifikasi, tahap ideasi menghasilkan rancangan sistem yang melibatkan node edge sebagai pengumpul data suhu, kelembapan, dan koordinat lokasi. Node edge menggunakan komunikasi LoRa untuk mengirim data ke server edge, yang kemudian menampilkan data tersebut pada website lokal dan menyimpannya dalam database. Tahap pengembangan prototipe melibatkan perakitan dan eksperimen untuk menciptakan prototipe perangkat edge node. Validasi sistem dilakukan melalui uji blackbox untuk memastikan keakuratan dan kinerja sistem dalam membaca dan mengirim data, serta menyimpan dan menampilkan data secara real-time. Meskipun berhasil mencapai beberapa hasil yang memuaskan, seperti pembacaan data suhu, kelembapan, dan koordinat lokasi serta pengiriman data tanpa jaringan internet, masih terdapat beberapa masalah yang perlu diselesaikan, termasuk peningkatan jangkauan pengiriman data dan pengunggahan data ke cloud. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem edge computing memiliki potensi besar dalam mendukung transformasi digital rantai pasok sawit swadaya, namun diperlukan pengembangan lebih lanjut untuk mengatasi masalah yang tersisa.
Keyword: Edge Computing, Digital Transformation, Smallholder Palm Oil Supply Chain, Land Monitoring

Judul: Perancangan Sistem Estimasi Produktivitas berbasis Citra Satelit dengan Yolov8 untuk Transformasi Digital Ketertelusuran Rantai Pasok Sawit Rakyat
Abstrak: This project aims to develop a satellite imagery-based productivity estimation system for palm oil plantations that meets user requirements and supports an independent palm oil supply chain traceability system. Data were sourced from Worldview 3 satellite imagery and processed using GIS software to create fused images with a 0.5-meter resolution. Data preparation included image cropping, labeling, and augmentation using Roboflow. The YOLOv8 model was trained to detect and classify palm trees. After training, the model was deployed in a web application for productivity estimation, allowing users to upload images and input productivity data. The results indicated that the model could detect and classify palm trees with adequate accuracy, calculate productivity estimates based on land area, and detect tree counts. However, issues such as automatic land area data integration and the influence of environmental conditions on productivity estimation need to be resolved. These new findings highlight the significant potential for improving the efficiency and accuracy of palm oil productivity estimations and enhancing supply chain traceability., Proyek ini bertujuan untuk mengembangkan sistem estimasi produksi berbasis citra satelit untuk perkebunan kelapa sawit, yang memenuhi kebutuhan pengguna dan mendukung sistem keterlacakan rantai pasok kelapa sawit independen. Data diambil dari citra satelit Worldview 3 dan diproses menggunakan perangkat lunak GIS untuk menghasilkan gambar gabungan dengan resolusi 0,5 meter. Proses persiapan data mencakup pemotongan gambar, pelabelan, dan augmentasi menggunakan Roboflow. Model YOLOv8 dilatih untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan pohon kelapa sawit. Setelah pelatihan, model diterapkan dalam aplikasi web untuk estimasi produksi yang memungkinkan pengguna mengunggah gambar dan memasukkan data produksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan pohon kelapa sawit dengan akurasi memadai serta menghitung estimasi produksi berdasarkan area lahan dan jumlah pohon yang terdeteksi. Namun, beberapa masalah masih perlu diselesaikan, seperti integrasi otomatis data luas lahan dan pengaruh kondisi lingkungan dalam perhitungan estimasi produksi. Temuan baru dari penelitian ini menunjukkan potensi signifikan dalam peningkatan efisiensi dan akurasi estimasi produksi kelapa sawit, serta peningkatan keterlacakan rantai pasok.
Keyword: Digital Transformation, Smallholder Palm Oil Supply Chain, YOLOv8, Plantation productivity estimation system

Judul: Kimiawi imunoglobulin G serta perbedaabbya antara berbagi species hewan
Abstrak: Antibodi adalah molekul protein yang dihasilkan oleh sel plasma sebagai akibat interaksi antara limfosit B peka antigen dengan antigen khusus. Antibodi ini disebut juga imunoglobulin karena molekulnya berbentuk globulin. Jadi imunoglobulin merupakan molekul protein yang membawa akti- vitas antibodi, yaitu sifat kombinasi spesifik dengan zat yang mendatangkan formasi antigen. Diantara kelas imunoglobulin, Ig G adalah yang paling melimpah dalam serum darah. Ig G ini memainkan peran utama dalam mekanisme pertahanan. Ig G merupakan struktur glikoprotein dengan dasar bentuk bangunan diagram tetrapolipeptida yang mengandung 4 ran tai polipeptida dengan 2 rantai berat (H) yang identik dan 2 rantai ringan L) yang identik. Rantai polipeptida ini di bentuk oleh rangkaian asam amino. Tiap rantai berat (H) me ngandung 446 residu asam amino dengam BM (2 x 50.000) Dal ton dan tiap rantai ringan (L) mengandung residu asam amino 213() atau 214 () dengan BM (2 x 25.000) Dalton. Bagian variabel dari rantai berat (VH) mengandung 118 residu asam amino dan bagian variabel rantai ringan (VL) mengandung 108 () atau 109 () residu, sedangkan residu sisanya dari masing-masing rantai adalah bagian konstan (CH dan CL). Adanya perbedaan-perbedaan dalam hal asam amino pada salah satu daerah variabel dapat menyebabkan perbedaan imun respon. ...
Keyword: