Judul: Klasifikasi Daun Sehat Dan Terinfeksi Penyakit Huanglongbing Pada Jeruk Menggunakan Spektroskopi Vis-Nir
Abstrak: Huanglongbing adalah penyakit jeruk yang merupakan ancaman utama bagi budidaya jeruk. Tidak ada pengendalian yang tepat untuk Huanglongbing. Oleh karena itu, deteksi dini penting untuk mencegah penyebaran dan pengembangan penyakit ini. Deteksi dini yang paling efektif menggunakan tes DNA dengan metode PCR. Namun, identifikasi menggunakan tes DNA memerlukan persiapan sampel, memakan waktu dan mahal. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun perangkat lunak deteksi daun sehat dan terinfeksi HLB berbasis absorban panjang gelombang Vis-NIR. Sampel daun dikumpulkan dari kebun jeruk di Desa Situ Gede, Bogor. Tahap awal, kegiatan survey lapang dilakukan untuk menentukan pohon yang memiliki gejala huanglongbing atau mirip dan pohon yang tidak bergejala huanglongbing atau penyakit lain. Selanjutnya, pohon yang terindikasi gejala huanglongbing diambil daunnya untuk diuji kandungan pati. Sampel daun dibagi menjadi tiga kelompok, yaitu daun yang terinfeksi HLB, daun sehat dan daun belum bergejala. Semua sampel tersebut telah diuji dengan PCR untuk verifikasi gejala visual Huanglongbing. Spektrometer VIS-NIR dengan rentang spektrum dari 339- 1022nm digunakan untuk mengumpulkan data spektrum daun sakit HLB dan sehat. MSC, SVN, baseline correction, turunan pertama dan kedua dari spektra digunakan sebagai metode praperlakuan spektrum. Jaringan syaraf tiruan digunakan untuk membangun model klasifikasi. Plot X-loading, hasil analisis komponen utama digunakan untuk mendapatkan panjang gelombang sensitif. Absorban daun sehat dan sakit pada panjang gelombang sensitif dari setiap metode praperlakuan diklasikasi untuk mendapatkan panjang gelombang sensitif terbaik. Akurasi klasifikasi dan kinerja cross entropy adalah parameter untuk menentukan panjang gelombang sensitif terbaik. Klasifikasi menggunakan panjang gelombang sensitif berbasis baseline correction memiliki kinerja terbaik. Panjang gelombang sensitif tersebut, yaitu 500.52, 538.61, 658.16, 680.8, 725.84 dan 997.25nm. Nilai bobot dan bias JST dari hasil klasifikasi spektrum daun sehat dan sakit HLB menggunakan absorban panjang gelombang sensitif tersebut menjadi model klasifikasi untuk membedakan spektrum daun sehat dan sakit HLB. Selanjutnya, model klasifikasi tersebut ditanam pada perangkat lunak berbasis komputer desktop yang dikembangkan dengan bahasa pemrograman visual basic. Data spektrum daun belum bergejala dari pohon positif terinfeksi HLB digunakan untuk menguji model klasifikasi. Model mengklasifikasikan data tersebut ke kelompok terinfeksi HLB, yang konsinten dengan hasil pengujian PCR yang juga mengelompokkan pada daun terinfeksi HLB. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perangkat lunak tersebut dapat digunakan untuk deteksi HLB pada tahap awal perkembangan penyakit.
Keyword: Huanglongbing, spektroskopi cahaya tampak-inframerah dekat, jaringan saraf tiruan, jeruk

Judul: Optimasi Deteksi Penyakit Huanglongbing pada Tanaman Jeruk Menggunakan Teknik Polymerase Chain Reaction
Abstrak: Citrus is an important horticultural commodity with high economic value in many countries. Huanglongbing disease, or in Indonesia known as citrus vein phloem degeneration caused by Liberobacter asiaticus bacterium, is a major factor limiting citrus production in many Asian countries. The disease detection and diagnosis solely based on its symptom is sometimes not reliable since it resembles to those caused by nutrient deficiencies. Detection using polymerase chain reaction is an accurate technique for many plant pathogens including the huanglongbing causal agent. The research objectives are to observe huanglongbing disease of citrus, based on external and internal symptoms, in Bogor and to optimize PCR technique for detection of the pathogen. The disease identification and detection based on the external symptom showed that there was less specific character which correlated with pathogen presence in the sample. Symptom of the infected plants is leaf discoloration and deformation. The leaves showing symptoms of chlorosis, are smaller and more lancet than leaves without chlorosis symptoms. The results of detection based on internal symptom showed as starch accumulation in phloem are consistent with that of PCR. The optimization of detection using PCR showed that the most effective and efficient extraction method to obtain DNA template was a modification of Dellaporta et al. (1986) with extraction buffer concentration at 2 times. After 2 weeks period of storage treatment at 4 oC, Huanglongbing disease can still be detected by PCR, but its DNA bands showed inconsistency among three replications. The most optimum two weeks sample preservation is at 4 oC, whereas preservation with CTAB buffer still maintain the sample to yield DNA template adequately for PCR
Keyword: PCR., huanglongbing, DNA extraction, detection, CPVD

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: