Judul: Rice Plant Disease Clustering Using Fuzzy C-Means and  Genetic Algorithm on Leaf Image
Abstrak: Indonesia memiliki luas lahan pertanian yang sangat besar. Kehidupan masyarakat sangat bergantung pada hasil pertanian yaitu padi sebagai kebutuhan pokok sebagian besar masyarakat Indonesia. Padi merupakan salah satu pertanian yang sangat penting untuk perekonomian di Indonesia. Pada tahun 2019, data dari Badan Pusat Statistik menunjukkan bahwa luas panen dan produksi padi mengalami penurunan dibandingkan tahun 2018 masing-masing sebesar 6,15% dan 7,76%. Salah satu faktor yang mempengaruhi penurunan hasil panen padi adalah organisme pengganggu tanaman (OPT) di antaranya yaitu hama, penyakit maupun gulma. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan clustering jenis penyakit tanaman padi berdasarkan citra daun sehingga dapat mengetahui jenis penyakit tanaman padi, hasil clustering jenis penyakit tanaman padi akan dioptimasi menggunakan Fuzzy C-Means (FCM) dan Algoritme Genetika (GA). Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data primer yang berasal dari teaching farm sawah IPB dan sawah Cianjur dengan total 120 objek dan data sekunder yang berasal dari UCI repository rice leaf diseases dataset dengan total 120 objek. Data yang sudah diperoleh kemudian dilakukan praproses citra dan ekstraksi fitur Gray Level Co-occurrence Matrix, tahapan selanjutnya dilakukan reduksi dimensi data menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Pada penelitian ini penggunaan metode FCM dan GA digunakan untuk melakukan clustering dari hasil reduksi data menggunakan PCA. Hasil clustering kemudian dilakukan evaluasi. Berdasarkan hasil clustering menggunakan FCM diperoleh cluster 0 (leaf smut) sebanyak 40 objek, cluster 1 (bacterial leaf blight) sebanyak 72 objek dan cluster 2 sebanyak 8 objek (brown spot). Berdasarkan hasil optimasi menggunakan GA-FCM diperoleh cluster 0 (leaf smut) sebanyak 26 objek, cluster 1 (brown spot) sebanyak 4 objek, cluster 2 (bacterial leaf blight) sebanyak 90 objek. Hasil evaluasi optimasi GA-FCM diperoleh peningkatan pengelompokkan clustering menjadi lebih tepat untuk mencapai titik cluster center yang optimal dibandingkan dengan FCM yang menghasilkan nilai silhoutte coefficient sebesar 0,655; nilai random index sebesar 0,602 dan nilai adjusted random index sebesar 0,234. Hasil evaluasi kedekatan pola optimasi menggunakan GA-FCM menunjukkan bahwa terdapat peningkatan jangkauan jarak cluster center yang lebih besar serta menambah variasi pola cluster center dengan nilai maximum distance sebesar 712, nilai minimum distance sebesar 208, nilai mean distance sebesar 475 dan nilai standard deviation sebesar 244
Keyword: Cluster, Fuzzy C-Means, Genetics Algorithm, Image Processing, Rice Plants

Judul: Identifikasi Penyakit Padi Menggunakan Deskriptor Fraktal dan Pengukuran Keparahan Penyakit Hawar Daun Bakteri Berdasarkan Citra Rumpun
Abstrak: Penelitian ini mengajukan pendekatan baru dalam proses indentifikasi penyakit padi dan pengukuran keparahannya. Identifikasi penyakit dilakukan dengan menggunakan fitur deskriptor fraktal berdasarkan spektrum Fourier dan probabilistic neural network, sedangkan proses pengukuran keparahan penyakit dilakukan dengan indeks kehijauan-kecerahan untuk memisahkan rumpun padi dengan tanah serta komponen A pada ruang warna CIELab untuk memisahkan tanaman yang terinfeksi dengan tanaman yang sehat. Pada penelitian ini, identifikasi penyakit padi dilakukan terhadap empat penyakit padi yang umum terdapat di Indonesia: blas (Pyricularia grisea), bercak cokelat (Helminthosporium oryzae), hawar daun bakteri (Xanthomonas campestris pv. oryzae), dan tungro. Keempat penyakit ini memperlihatkan gejala pada permukaan daun. Pengukuran keparahan penyakit dilakukan pada rumpun padi yang terkena penyakit hawar daun bakteri. Akuisisi data telah dilakukan di daerah penghasil padi di Karawang, Subang, dan Indramayu pada bulan Juli 2013. Akan tetapi, pada saat pengambilan, kemunculan penyakit tungro dan blas tidak terlalu banyak sehingga data yang diperoleh masih kurang. Oleh karena itu, dilakukan pengambilan data kembali pada bulan Agustus 2013 di daerah Pasir Muncang, Bogor dan pada Januari 2014 di daerah Situgede, Bogor, untuk melengkapi data citra tanaman yang terinfeksi penyakit hawar daun bakteri. Hasil percobaan menunjukkan bahwa deskriptor fraktal dapat digunakan untuk mengidentifikasi keempat penyakit dengan akurasi sebesar 81.25%. Penyakit bercak cokelat dan hawar daun bakteri memiliki akurasi yang rendah. Hal ini diakibatkan oleh adanya bercak cokelat yang sangat rapat serta terjadinya infeksi ganda oleh kedua penyakit. Penelitian selanjutnya disarankan menggunakan lebih dari satu penciri untuk meningkatkan kemampuan algoritme dalam memisahkan dua penyakit yang mirip. Pada pengukuran keparahan penyakit, terdapat beberapa kesalahan segmentasi yang diakibatkan oleh pantulan cahaya matahari dari permukaan tanah yang basah, kondisi pencahayaan yang ekstrim, serta variasi warna bulir padi. Akurasi pengukuran tingkat keparahan yang diperoleh pada percobaan ini yaitu sebesar 70.83%. Untuk meningkatkan akurasi ke depannya, penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan peneduh pada saat pengambilan citra sehingga cahaya pada citra menjadi merata. Selain itu, penelitian selanjutnya juga dapat fokus pada dampak dan tindakan yang dapat dilakukan berdasarkan hasil identifikasi penyakit dan keparahan penyakit yang telah diperolah, misalnya informasi pengelolaan penyakit serta prediksi dampak kehilangan hasil yang terjadi.
Keyword: penyakit padi, keparahan, computer vision, fraktal, indeks vegetatif

Judul: Sintesis dan Pencirian Natrium Titanat (Na2Ti2O4(OH)2) Berbahan Dasar Titanium Dioksida
Abstrak: TiO2 can be utilized as basic material for synthesis of sodium titanate (Na2Ti2O4(OH)2). This research was purposed to synthesize and characterize sodium titanate from TiO2 rutile powder as a basic material. Sodium titanate was synthesized by hydrothermal process at temperature 130 °C by mixing TiO2 rutile powder with 5 M and 10 M NaOH solution, then each was calcinated at temperature 700 °C. The energy dispersive X-ray analysis showed that sodium titanate has been successfully synthesized. This result was also supported by functional group analysis with Fourier transform infrared (FTIR) spectrofotometer showing the existence of Ti-O-Na vibration band at 989.42 cm-1. The formation of sodium titanate was depend on the reaction condition such as temperature, reaction time, and NaOH concentration. Scanning electron microscope image indicated that sodium titanate synthesized at 130 °C in 20 hours reaction time with 10 M NaOH had crystal size of 99.37 nm.
Keyword: