Judul: Pengukuran Kandungan Nitrogen Tanah Menggunakan Near-Infrared Spectroscopy (NIRS).
Abstrak: Peran nitrogen pada tanah menjadi hal yang penting untuk pertumbuhan tanaman. Ketersediaan unsur hara harus cukup dan seimbang untuk dapat diserap oleh tanaman. Salah satu hal yang dapat dilakukan adalah dengan menganalisis kandungan nitrogen pada tanah. Terdapat beberapa cara dalam menentukan nutrisi yang terkandung di dalam tanah, diantaranya adalah metode elektrokimia, metode spektroskopi dan metode optik. Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) merupakan metode dengan pendekatan fisik non-destruktif, cepat dan murah. NIRS dapat dijadikan salah satu alternatif untuk menganalisis kandungan nitrogen dengan cepat dibandingkan metode pengukuran tradisional . Terkait dengan hal ini maka penelitian ini bertujuan untuk mengukur serta menganalisis kandungan nitrogen dan kadar air dengan NIRS kemudian membangun model pengukuran. Pada penelitian ini juga dilakukan perancangan aplikasi mobile yang nantinya dapat dikembangan dan digunakan untuk pengukuran. Pengukuran dengan NIRS menggunakan perangkat Nirflex N-500 dengan panjang gelombang 1050-2500 nm dan SCiO Spektrometer dengan panjang gelombang 760-1050 nm. Sampel tanah yang digunakan diambil dari beberapa wilayah di Bogor dan sekitarnya. Sampel kemudian diukur dengan perangkat NIRS dan kemudian diuji di laboratorium untuk mengetahui kandungan nitrogen. Data yang diperoleh kemudian dilakukan pre-treatment dengan normalisasi dan Standard Normal Variate (SNV) untuk selanjutnya dibuat pemodelan. Pemodelan dilakukan dengan metode Partial Least Square (PLS) kemudian dilakukan evaluasi berdasarkan nilai R2, Root Mean Square Error (RMSE) dan RPD. Perancangan kebutuhan aplikasi mobile dilakukan dengan menganalisis kebutuhan dan kemudian melakukan perancangan dengan menggunakan Unified Modeling language (UML). Perancangan aplikasi meliputi pembuatan activity diagram, class diagram, sequence diagram dan use case diagram. Hasil penelitian menunjukkan model dari pengukuran nitrogen dengan SCiO spektrometer memiliki hasil yang terbaik pada pre-treatment SNV dengan nilai R2, Standard Error Calibration (SEC) dan Standard Error Prediction (SEP) sebesar 0.83, 0.02, 0.05, pengukuran dengan Nirflex N-500 diperoleh model terbaik pada pre-treatment normalisasi sebesar 0.71, 0.03, 0.04. Model yang diperoleh untuk pengukuran kadar air dengan SCiO spektrometer memiliki hasil yang terbaik pada pre-treatment SNV dengan nilai R2, SEC dan SEP sebesar 0.74, 1.37, 2.11, pengukuran dengan Nirflex N-500 model terbaik diperoleh pada data original dengan nilai sebesar 0.71, 0.03, 0.04. Perancangan kebutuhan aplikasi mobile juga dilakukan dengan menganalisis kebutuhan kemudian merancang kebutuhan aplikasi mobile dengan membuat activity diagram, class diagram, sequence diagram, use case diagram, serta desain mockup aplikasi mobile.
Keyword: near-infrared spectroscopy, partial least square, nitrogen, tanah

Judul: Estimasi Kadar Nitrogen Tanaman Padi Menggunakan Spectral Reflectance.
Abstrak: Dalam budidaya tanaman padi, pemantauan merupakan salah satu aspek yang sangat penting untuk menjaga kualitas tanaman padi. Kandungan nitrogen merupakan salah satu hal yang sangat menarik untuk menjadi indikator dalam proses pemantauan dan manajemen pada tanaman. Hal ini karena nitrogen memiliki peran yang sangat penting dalam proses fotosintesis, produktivitas tanaman dan mempengaruhi siklus karbon dan oksigen. Permasalahan pada tanaman padi tidak hanya terjadi saat tanaman mengalami kekurangan kandungan nitrogen, namun kelebihan kandungan nitrogen juga menyebabkan berbagai permasalahan seperti produktivitas menurun, dan biaya budidaya yang tidak efisien. Penelitian ini fokus meneliti hubungan antara spectral reflectance Near Infrared (NIR) pada panjang gelombang 700 nm – 1075 nm. Tujuan dari penelitian ini adalah mengestimasi kadar nitrogen tanaman padi dengan menggunakan data spektral spectral reflectance yang diperoleh dari spektrometer sehingga diharapkan dapat membantu dalam menentukan takaran kandungan nitrogen yang efisien pada tanaman padi. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data nitrogen yang diperoleh dari uji lab dan data spectral reflectance yang diperloleh dari spektrometer. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap yaitu pengambilan data spektral menggunakan spektrometer dengan panjang gelombang 400 nm – 1075 nm dan pengambilan data kandungan nitrogen yang dibantu oleh laboratorium Agronomi, IPB. Data yang digunakan sebanyak 45 data. Data dibagi menjadi 30 data training dan 15 data testing menggunakan 3-fold cross validation. Proses selanjutnya dilakukan pemodelan data menggunakan regresi linier dan Artificial Neural Network (ANN). Pemodelan menggunakan regresi linier dilakukan dengan menggunakan data NIR dengan panjang gelombang 700 nm – 1075 nm. Hasil yang diperoleh menyimpulkan bahwan metode regresi linier tidak cukup baik untuk estimasi kadar nitrogen. Hal ini dikarenakan hasil estimasi nitrogen menggunakan regresi linier sangat jauh dari nilai aktualnya dengan nilai RMSE yang masih sangat besar yaitu 0.46. Pemodelan menggunakan ANN pada data NIR dengan panjang gelombang 700 nm – 1075 nm menghasilkan nilai estimasi yang cukup baik dengan nilai RMSE yaitu 0.27. Akan tetapi, hasil yang diperoleh pada penelitian ini perlu divalidasi menggunakan dataset yang lebih banyak lagi.
Keyword: nitrogen, rice crop, spectral reflectance

Judul: Karakteristik Anatomi Skelet Kepala Buaya senyulong (Tomistoma schlegelii).
Abstrak: Buaya sepit atau senyulong (Tomistoma schlegelii) merupakan jenis buaya asli Indonesia yang berhabitat di sungai-sungai Sumatera, Kalimantan, dan juga pedalaman Sulawesi. Salah satu ciri khas buaya senyulong adalah bentuk moncong yang runcing dan sempit, namun hingga saat ini informasi mengenai struktur skelet kepala buaya senyulong sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik anatomi skelet kepala buaya senyulong yang dikatikan dengan fungsi dan perilakunya. Penelitian dilakukan secara eksploratif dengan melakukan pengamatan, pencatatan, dan pengambilan gambar dari skelet kepala buaya senyulong. Skelet kepala berukuran panjang 70 cm, lebar 29 cm, dan tingggi 17 cm dengan permukaan kasar pada os nasale, os frontale, os maxilla, os mandibula, os lacrimale, os jugale. Jumlah gigi pada buaya ini sebanyak 78 buah, terdiri dari 4 buah gigi premaxila, 16 buah gigi maxila, dan 19 buah gigi mandibula. Pada regio orbitalis ditemukan dua pasang fenestrae temporales yang berkembang baik. Fenestra supratemporale merupakan lubang oval yang membentang di sepanjang os parietale. Fenestra infratemporale berbentuk segitiga dan dibatasi oleh os squamosum, os postorbitale, os jugulare, dan os quadratum. Os mandibula hewan ini mempunyai symphysis mandibularis yang panjang yaitu garis yang melintang di corpus mandibulae. Secara fungsional ukuran symphysis mandibularis berkaitan dengan adaptasi hewan terhadap diet makan.
Keyword: kepala, moncong, Tomistoma schlegelii