Judul: A Smart System for Estimating Harvest Time and Productivity of Forage Sorghum
Abstrak: Dalam pembiakan hewan ternak sapi, rumput adalah pakan utama. Upaya meningkatkan kualitas pakan tersebut dengan cara menambahkan makanan suplemen gizi, tentunya konsekuensi peningkatan biaya produksi terkait harga konsentrat. Maka salah satu alternatifnya dengan cara mengkombinasikan pakan utama dengan hijauan dengan kandungan sumber protein tinggi dan dengan biaya ekonomis seperti sorgum. Permasalahannya adalah untuk sorgum yang berkualitas baik memiliki siklus waktu tertentu saat kandungan biomasa, nutrisi dan kelayakan cerna dalam kondisi baik, sehingga dibutuhkan keputusan waktu panen yang tepat dan dukungan estimasi jumlah produksi serta kandungan kualitasnya. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model untuk mengestimasi waktu panen sorgum, model untuk mengestimasi jumlah produksi dan kandungan Acid Detergent Fiber (ADF) serta membuat prototipe sistem cerdas. Tahapan metode penelitian meliputi analisis pemahaman masalah, pengambilan data citra Sentinel-2, citra dari digital kamera, data observasi dan hasil laboratorium, tahapan praproses, tahap pemodelan, tahap evaluasi dan validasi untuk mendapatkan hasil akurasi yang baik, serta implementasi pengembangan prototipe sistem cerdas. Hasil penelitian untuk mengestimasi waktu panen sorgum dengan data citra Sentinel 2A menggunakan model algoritme Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur simple CNN layer (32, 64, 128) dan dropout 0,5 memiliki tingkat akurasi tertinggi yakni 0,9883 dibandingkan arsitektur lainnya. Estimasi produksi biomasa menggunakan algoritme Support Vector Regression (SVR) dengan kernel polynomial memiliki R-Squared tertinggi dibandingkan linear dan RBF yakni 0,7841 dan error terendah nilai MAE 0,0681. Sedangkan penelitian untuk estimasi kandungan ADF menggunakan algoritme model CNN dengan arsitektur Simple CNN dengan akurasi tertinggi 0,9750 dan error MAE terendah 1,4345 dibandingkan dengan arsitektur lainnya. Prototipe sistem cerdas ini menggunakan masing-masing model terpilih untuk estimasi waktu panen, estimasi produksi biomasa dan estimasi kandungan ADF. Pengembangan prototipe sistem cerdas ini menggunakan metodelogi iterative melalui tahapan requirement atau kebutuhan, tahap design and development termasuk membuatkan disain dengan use case diagram sistem cerdas, perancangan user interface untuk splash screen, menu utama screen estimasi panen, screen estimasi biomasa, screen estimasi kandungan ADF dan juga screen yang mencakup estimasi panen, bioasa dan estimasi kandungan ADF. Selanjutnya melalui tahapan testing dan tahapan implementasi termasuk dibuatkan deployment diagram. Kebaruan yang dalam penelitian ini adalah metode baru untuk estimasi waktu panen, estimasi produksi dan estimasi kandungan ADF, dengan menggabungkan ketiga model tersebut agar memberikan dampak solusi efisiensi biaya pakan ternak., In cattle breeding, grass is the main feed. Efforts to improve feed quality by adding nutritional supplements will increase production costs related to concentrate prices. So, one alternative is to combine the main feed with forage with a high protein source content and at an economical cost, such as sorghum. The problem is that good quality sorghum has a specific time cycle when the biomass content, nutrients, and digestibility are in good condition, so appropriate harvest time decisions are needed, as well as support for production quantity and quality estimates. This research aims to create a model to estimate sorghum harvest time, a model to estimate production biomass and Acid Detergent Fiber (ADF) content, and an intelligent system prototype. The stages of the research method include problem-understanding analysis, collecting Sentinel-2 image data, pictures from digital cameras, observation data, and laboratory results, preprocessing stages, modeling stages, evaluation, and validation
Keyword: estimasi panen sorgum, estimasi produksi sorgum, machine learning, sentinel-2, sistem cerdas

Judul: Pemodelan Pertumbuhan Dan Produksi Tanaman Sorgum (Sorghum Bicolor L. Moench).
Abstrak: Sorgum (Sorghum bicolor L. Moench) merupakan tanaman serealia yang mempunyai potensi besar untuk dikembangkan di Indonesia karena mempunyai daerah adaptasi yang luas. Pemodelan (modelling) didefinisikan sebagai penyederhanaan suatu sistem dengan pendekatan mekanistik yang dapat dijadikan alternatif pendekatan untuk pemahaman proses ekofisiologis maupun prediksi pertumbuhan dan produksi tanaman. Tujuan penelitian adalah menyusun model pertumbuhan dan produksi tanaman sorgum. Percobaan untuk memperoleh nilai peubah pertumbuhan sebagai input model dilaksanakan mulai bulan Juli 2015 sampai November 2015 di kebun Percobaan Cikabayan IPB, Darmaga, Bogor. Percobaan dilakukan menggunakan rancangan acak kelompok dengan lima perlakuan dan lima ulangan. Perlakuan pemupukan terdiri dari dosis 0, 50, 100, 150, dan 200% dari acuan pemupukan N sebesar 120 kg ha-1. Penanaman dilakukan dengan cara ditugal dengan jarak tanam 75 cm x 25 cm. Setiap lubang tanam ditanami 4 butir benih sorgum, dan dijarangkan 2 tanaman perlubang setelah tumbuh. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemupukan N tidak mempengaruhi nilai input peubah model pertumbuhan dan produksi tanaman. Pertumbuhan dan produksi tanaman sorgum dapat dibuat suatu model yang terdiri dari sub model perkembangan, sub model pertumbuhan, dan sub model neraca air. Model pertumbuhan dan produksi tanaman sorgum mampu menduga lebih dari 80% jumlah peubah pertumbuhan dan produksi tanaman yang telah divalidasi tidak berbeda nyata dengan hasil aktual.
Keyword: efisiensi penggunaan cahaya, model simulasi, sub-model neraca air, sub-model perkembangan, sub-model pertumbuhan

Judul: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: