Judul: Performance Comparison of Feature Selection Algorithm to Detect Nitrogen Needs of Rice Plants based on Multi-spectral Drone Image Data
Abstrak: Pendeteksian kebutuhan nitrogen tanaman padi dapat dilakukan menggunakan citra yang diperoleh dari drone multi-spectral. Citra multi-spectral memiliki spektrum frekuensi dan panjang gelombang (band) yang luas, yang digunakan sebagai fitur dalam mendeteksi kebutuhan nitrogen padi. Namun, penggunaan semua fitur dapat meningkatkan beban komputasi dan mengurangi akurasi klasifikasi, sehingga algoritma dimensionality reduction atau feature selection perlu diterapkan untuk mengurangi redundansi fitur dan meningkatkan akurasi. Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi kebutuhan nitrogen tanaman padi, drone multi-spectral diterbangkan pada ketinggian 50 m di atas lahan sawah seluas 239 m x 204 m, sehingga terdapat 1495 grid dalam lahan sawah tersebut. Ground truth pendeteksian kebutuhan nitrogen sawah merupakan informasi warna daun padi berdasarkan Bagan Warna Daun (BWD) yang diambil untuk merepresentasikan kebutuhan nitrogen lahan per grid berukuran 4x4 m2. Pada penelitian ini, empat metode pemrosesan fitur dibandingkan, yaitu Principal Component Analysis (PCA) sebagai dimensionality reduction, Greedy, Gini-index, dan F-score sebagai feature selection. Fitur-fitur yang terpilih kemudian digunakan dalam mendeteksi kebutuhan nitrogen padi menggunakan algoritma klasifikasi random forest. Hasil simulasi menunjukkan bahwa klasifikasi tanpa pemrosesan fitur menghasilkan akurasi sebesar 95,59%, presisi sebesar 94,92%, recall sebesar 95,59% dan F1-score sebesar 95,59%. Kombinasi algoritma seleksi fitur, reduksi dimensionalitas, dan K-fold cross validation dapat meningkatkan kinerja algoritma, dengan nilai akurasi meningkat 4% menjadi 99,69%, presisi meningkat 4% menjadi 99,83%, recall meningkat 4% menjadi 99,69%, dan F1-score meningkat 4% menjadi 99,69% dibandingkan tanpa menggunakan metode praproses fitur dan Kfold cross validation.
Keyword: nitrogen, padi, random forest, multi-spectral, seleksi fitur

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: Model’s Dynamics for Lymphocytes Recovery on the HIV presence with Protease Inhibitor Therapy.
Abstrak: HIV is a member of retrovirus that especially attacks lymphocytes or white blood cells, known as CD4+ T cells. New T cells created from sources within the body such as the thymus and by proliferation of existing T cells. In this paper, influence of protease inhibitor therapy in HIV dynamics will be analyzed. The influence can be categoried in three models, which are model HIV without drug therapy, model HIV with protease inhibitor and model T cell recovery. In the models, three parameters which are uninfected cells population, infected cells population and virus population are studied. From HIV without drug therapy model it is obtained two types fixed point which are uninfected fixed point and infected fixed point. The stability of fixed point depends on basic reproduction number which is influenceed by the total number of virus produced by a cell during its lifetime. From HIV with protease inhibitor therapy model it is obtained two type fixed points. The stability of fixed point depends on basic reproduction number. Other than influenceed by the total number of virus produced by a cell during its lifetime, basic reproduction number of this model also affected by the effectiveness of a protease inhibitor. Basic reproduction number of this model is smaller than that of model HIV without drug therapy. In the model T cell recovery, new T cells created only from sources within the body, and T cells can be invulnerable to HIV infection after the therapy. From the model it is obtained only one fixed point that is uninfected fixed point. The stability of fixed point depends on basic reproduction number. The total number of virus produced by a cell during its lifetime and the effectiveness of a protease inhibitor determine the basic reproduction number. Basic reproduction number of this model is smallest than that of other models.
Keyword: