Judul: Prediksi Parameter Fenotipik Tanaman tebu Berbasis Citra Drone Multispketral dan Machine Learning
Abstrak: Pengukuran parameter fenotipik merupakan hal penting terkait evaluasi produktivitas tanaman tebu. Pengukuran manual yang ada dinilai kurang efisien sehingga diperlukan metode alternatif yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan mengeksplorasi potensi pemanfaatan citra drone multispektral dan machine learning untuk mengestimasi parameter fenotipik tanaman tebu yang efisien, akurat, murah, dan mendukung praktik pertanian berkelanjutan. Data spektrum yang ditangkap oleh drone yaitu Green, Red, Red-Edge dan NIR dijadikan input untuk menduga parameter fenotipik yang meliputi nilai brix, jumlah tegakan, diameter batang, dan tinggi tanaman. Penelitian dilaksanakan mulai Agustus 2023 hingga Maret 2024. Penelitian berlokasi di lahan perkebunan tebu PT PG Rajawali II Sindang Laut Desa Sampih Palutungan, Kecamatan Susukanlebak, Kabupaten Cirebon, Jawa Barat. Proses pengolahan dataset dan pengembangan model dilaksanakan pada Laboratorium Divisi Teknik Bio-Informatika, Kampus IPB Dramaga. Peralatan yang digunakan untuk pengambilan data dilapangan yaitu : Smartphone yang dilengkapi software Qfield untuk pengambilan data dilapangan, refractometer untuk menghitung nilai brix, jangka sorong/caliper untuk mengukur diameter tanaman tebu , meteran 5 m untuk mengukur tinggi tanaman tebu dan drone Parrot Bluegrass dilengkapi kamera multispektral. Laptop HP 240 G8 Notebook PC yang telah terpasang bahasa pemrograman Python. Selanjutnya, perangkat lunak (software) yang digunakan untuk akuisisi citra menggunakan drone yaitu FreeFlight Pro dan Pix4Dcapture dan Agisoft metashape sedangkan perangkat lunak untuk mendukung pengolahan dataset lapangan yaitu QGis 3.28 Firenze dan Google Colaboratory untuk pengolahan data untuk model machine learning yang digunakan. Berdasarkan hasil pengembangan model machine learning, model algoritma ANN paling efektif dalam memprediksi Nilai Brix dengan R2 0.74 dan RMSE 0.06 serta jumlah tegakan dengan R2 0.68 dan RMSE 2.13. Semua model belum dapat memprediksi diameter batang dan tinggi tanaman dengan baik. Model terbaik untuk memprediksi tinggi tananaman diperoleh dengan algoritma RF dengan R2 0.53. dan RMSE 14.09. Algoritma SVR model terbaik untuk memprediksi diameter tanaman dengan R2 0.39. dan RMSE 0.49. Hal ini mengindikasikan bahwa efektivitas suatu algoritma bergantung pada parameter spesifik yang diprediksi dan tidak ada algoritma yang dominan untuk seluruh parameter fenotipik. Berdasarkan paremeter fenotipik hasil prediksi analisis volume nira sebesar 13,13 m3 , produktivitas gula 7,73 ton/ha, produktivitas tebu 99,76 ton/ha dan rendemen 7,75 %.
Keyword: Multispectral drone imagery, phenotypic parameters, machine learning, sugarcane

Judul: Prediction of Sugarcane Production Based on Multispectral Imagery Using Artificial Neural Network
Abstrak: Prediksi produksi tebu disebut taksasi tebu. Taksasi tebu bertujuan untuk menduga potensi produksi tebu, berupa bobot tebu yang nantinya akan diperoleh ketika panen. Namun, metode perhitungan taksasi masih dilakukan secara manual. Penggunaan UAV dan kamera multispektral untuk memprediksi produksi tebu dapat menjadi solusi untuk memudahkan proses taksasi tebu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu metode prediksi produksi hasil panen tebu berbasis citra multispektral dengan algoritma ANN. Alat yang digunakan untuk pengolahan data adalah UAV Parrot Bluegrass, kamera multispektral Parrot Sequoia, dan perangkat lunak pengolahan citra dan data. Pada penelitian ini, data fenotipik dan multispektral tanaman tebu diambil dengan pengukuran langsung dan UAV, kemudian data-data tersebut dianalisa menggunakan interpolasi ordinary kriging dan ANN untuk memprediksi produksi tebu. Penelitian ini menghasilkan dua model ANN yang terdiri dari model ANN data lapang dan data kriging dengan kombinasi node masing-masing adalah 5-2-20 dan 16-15-15. Model ANN data lapang dipilih karena memiliki nilai MAE dan R2 pengujian yang lebih besar, yaitu 1,35 dan 0,98. Model ANN kemudian diimplementasikan untuk memprediksi produksi tebu pada kebun penelitian dengan total prediksi produksi adalah 12,92 ton per 0,1508 ha.
Keyword: ANN, multispectral, ordinary kriging, sugarcane rod mass

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: