Judul: Desain Sensor Cerdas Berbasis Near Infrared (NIR) untuk Pemantauan Kadar Rhodinol dalam Fraksi Minyak Sereh Wangi
Abstrak: Pada era modern ini, pengembangan teknologi sensor makin maju dan memberikan kontribusi besar dalam berbagai aplikasi di berbagai bidang. Sensor cerdas berbasis Near Infrared (NIR) telah menjadi area penelitian yang menarik karena kemampuannya dalam analisis non-destruktif, cepat, dan akurat terhadap berbagai komponen kimia dalam sampel. Salah satu potensi penggunaan sensor NIR adalah dalam pemantauan kadar senyawa aromatik seperti rhodinol dalam fraksi minyak sereh wangi. Fraksi minyak sereh wangi mengandung senyawa rhodinol yang berperan penting dalam industri parfum dan kosmetik. Namun, saat ini deteksi kadar rhodinol dalam aliran distilat masih mengandalkan metode konvensional seperti Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS) di laboratorium, yang lambat dan mahal. Oleh karena itu, diperlukan solusi cepat dan real-time. Sensor cerdas berbasis NIR hadir sebagai alternatif, menggunakan teknik sensor optik di rentang gelombang NIR untuk mengukur kadar rhodinol dalam aliran distilat minyak sereh wangi. Dengan algoritma machine learning, sensor ini mampu memberikan estimasi kadar rhodinol secara real-time, mendukung pemantauan kualitas produk dalam proses fraksinasi dengan efisien dan biaya lebih rendah. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan rancangan sistem sensor cerdas berbasis NIR untuk pemantauan kadar rhodinol dalam fraksi minyak sereh wangi. Beberapa tantangan penelitian yang telah diselesaikan yaitu investigasi dan identifikasi parameter sensor cerdas, formulasi sensor NIR dalam pendeteksian kadar rhodinol dalam fraksi minyak sereh wangi, integrasi blok Cyber-Physical System (CPS) melalui desain arsitektur fungsional, logikal, dan fisikal dalam sebuah prototipe sistem sensor cerdas untuk pemantauan kadar rhodinol dalam fraksi minyak sereh wangi, serta uji coba dan validasi hasil kinerja sensor cerdas yang dijalankan melalui program aplikasi sistem komputasi. Metode yang digunakan menggunakan pendekatan rekayasa sistem berbasis model (MBSE) dengan beberapa tahapan penelitian. Tahap investigasi dan identifikasi parameter sensor cerdas menggunakan pengujian spektra pada berbagai varian konsentrasi rhodinol dalam fraksi minyak sereh wangi. Pengujian spektrum transmitansi dilakukan menggunakan Near Infrared Spectroscopy NIRFLEX liquid N-500 buatan BUCHI. Sebanyak 16 sampel minyak sereh wangi @ 2 ml dipindai sebanyak 1 kali pada bentangan 10.000 cm-1 (1.000 nm) - 4.000 cm-1 (2.500 nm). Selanjutnya, rangkaian modul sensor optik berupa sensor Vis-NIR spektral AS7263 digunakan untuk mendeteksi reflektansi dari emisi energi elektromagnetik yang dilepaskan oleh larutan sampel minyak sereh wangi. Sampel minyak sereh wangi dideteksi pada bentangan panjang gelombang, λ = 600-870 nm dengan 6 near-IR channels: 610 nm, 680 nm, 730 nm, 760 nm, 810 nm dan 860 nm. Emisi yang diubah menjadi data spektral kemudian digunakan untuk menganalisis komposisi kadar rhodinol dalam minyak sereh wangi melalui kurva kalibrasi. Output data NIR berupa nilai tegangan yang tidak memiliki satuan pengukuran atau disebut nilai indeks. Kemudian, integrasi blok CPS melalui desain arsitektur fungsional, arsitektur logikal dan arsitektur fisikal sensor dirancang untuk menunjukkan keterkaitan antara hardware dan software dalam suatu sistem sensor cerdas. Perangkat keras seperti mikrokontroler, array diode, dan sensor terintegrasi dalam satu sistem dan fungsionalitas sistem digambarkan melalui komponen logis dan koneksinya. Komponen fisik sebenarnya dari sistem sensor cerdas yaitu sensor Vis-NIR spektral AS7263 dan mikrokontroler Arduino Uno R3 ATmega2560 digambarkan secara jelas. Dataset hasil pengukuran tegangan oleh sensor diolah menggunakan algoritma machine learning. Parameter proses fraksinasi (suhu, tekanan, waktu) diperoleh berdasarkan pengamatan dan data historis dari penelitian sebelumnya. Analisis pada data binary classification
Keyword: classification, machine learning, prediction, rhodinol, smart sensor

Judul: Modifikasi Prototipe Instrumen NIRS untuk Penentuan Kandungan Kimia Biji Kopi Secara Non Destruktif
Abstrak: Near Infrared Spectroscopy (NIRS) telah berhasil diaplikasikan untuk menentukan kandungan kimia berbagai produk. Namun, instrumen NIR yang saat ini ada di pasaran tidak dapat mengukur banyak sampel dalam satu waktu pengukuran, sehingga pengukuran dengan sampel yang banyak tidak bisa berlangsung dengan cepat. Tujuan dari penelitian ini adalah (1) memodifikasi instrumen NIR rancangan Budiastra et al. (1998) serta merancang unit mekanis (auto-sample holder), dan (2) menguji prototipe instrumen NIR hasil modifikasi untuk pengukuran salah satu contoh kandungan kimia dalam biji kopi Java Preanger yaitu kadar air. Modifikasi instrumen NIRS meliputi unit optik, elektronik dan mekanis (auto-sample holder). Unit mekanis (auto-sample holder) dikembangkan untuk mengukur reflektan dari beberapa sampel secara otomatis. Pengujian kinerja instrumen NIRS hasil modifikasi meliputi uji konsistensi, uji delay, uji perbandingan dengan FT NIR dan penentuan kadar air biji kopi. Konsistensi hasil pengukuran dengan menggunakan instrumen NIR hasil modifikasi tinggi dengan persentase kehomogenan sebesar 95.45%. Delay optimal dalam melakukan pengukuran sebesar 200ms. Instrumen NIR hasil modifikasi menghasilkan pola grafik yang sama dan lebih tinggi dari pada FT NIR, karena instrumen NIR menggunakan integrating sphere dan penguatan sinyal amplifier yang besar. Pengujian kinerja instrumen NIR hasil modifikasi dilakukan pada 50 sampel biji kopi Java Preanger (33 sampel kalibrasi dan 17 sampel validasi) untuk mengukur kadar airnya. Data reflektan dari sampel-sampel tersebut diukur dengan instrumen NIR hasil modifikasi dan kemudian kadar air sampel diukur dengan metode oven. Data spectra dan kadar air yang diperoleh selanjutnya dikalibrasi menggunakan metode MLR untuk menemukan persamaan terbaik. Parameter statistik yang digunakan untuk mengevaluasi model kalibrasi yang telah diperoleh adalah koefisien korelasi (R), standar eror kalibrasi (SEC), standar eror prediksi (SEP), koefisien variasi (CV), rasio SEP dengan standar deviasi (RPD) dan konsistensi model. Berdasarkan metode MLR, jumlah panjang gelombang yang dipilih untuk memprediksi kadar air biji kopi Java Preanger dengan akurat adalah 17 panjang gelombang. Nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0.902 , standar eror kalibrasi (SEC) sebesar 0.191%, standar eror prediksi (SEP) sebesar 0.482%, koefisien variasi (CV) sebesar 4.210%, RPD sebesar 2.32, dan konsistensi model dalam memprediksi sebesar 39.504%. Nilai-nilai parameter statistik tersebut bisa menjadi lebih baik dengan melakukan kombinasi pengolahan awal (pretreatment) data spektrum NIR yang tepat.
Keyword: auto-sample holder, biji kopi, kadar air, instrumen NIR, MLR

Judul: Ektoparasit pada Kuda Dan Masalah Yang Ditimbulkannya
Abstrak: Ektoparasit merupakan parasit pada ternak yang umumnya menyerang permukaan tubuh, terdiri dari berbagai jenis misalnya lalat, kutu, nyamuk, caplak dan tungau. Lalat yang termasuk ordo Diptera yang menyerang kuda meliputi famili Muscidae yakni Musca domestica, Muscavetustissima, Musca sorbens, stomoxys calcitrans dan Haematobia exigua. Lalat yang lain adalah Tabanus sp. (famili: Tabanidae); Austrosimulium pestilens dan Austrosimulium bancrofti (famili: Simuliidae); Culicoides sp. (famili: Ceratopogonidae). Sedangkan famili Gasterophilidae meliputi Gasterophilus intestinalis, Gasterophilus nasalis dan Gasterophilus haemorrhoidalis.
Keyword: