Judul: Quick Detection of Storage-product Pests Sitophilus zeamais (Coleoptera: Curculionidae) and Callosobruchus maculatus (Coleoptera: Bruchidae) using Thermal Imagine Camera FLIR ONE Pro
Abstrak: Sitophilus zeamais dan Callosobruchus maculatus adalah hama pada produk penyimpanan yang serius. Pemantauan populasi dan dinamika hama saat ini menjadi salah satu aspek terpenting dari pengelolaan hama gudang. Diperlukan metode pendeteksian yang cepat dan akurat tanpa merusak komoditas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi kamera termal FLIR ONER Pro dalam mendeteksi keberadaan hama gudang S. zeamais pada beras dan jagung serta C. maculatus pada wadah plastik berisi kacang hijau. Penelitian ini dilakukan dengan cara merekam citra termal untuk mengetahui suhu masing-masing perlakuan menggunakan kamera FLIR ONER Pro untuk mendeteksi hama di dalam wadah plastik. Ada empat perlakuan untuk populasi hama yang berbeda di setiap wadah dan satu kontrol. Percobaan dirancang menggunakan rancangan acak lengkap dengan tiga ulangan. Perekaman citra termal dilakukan setiap minggu selama 10 minggu. Itu data dianalisis secara statistik menggunakan analysis of variance (ANOVA), dilanjutkan dengan uji Duncan pada taraf 5%. Hasil percobaan menunjukkan bahwa kamera termal FLIR ONER Pro dapat dengan cepat dan akurat mendeteksi keberadaan hama gudang pada populasi yang berbeda. Kata kunci: beras, gambar digital, jagung, kacang hijau, pengendalian hama., Quick Detection of Storage-product Pests Sitophilus zeamais (Coleoptera: Curculionidae) and Callosobruchus maculatus (Coleoptera: Bruchidae) using Thermal Imagine Camera FLIR ONER Pro. Supervised by PURNAMA HIDAYAT and DEWI SARTIAMI. Sitophilus zeamais and Callosobruchus maculatus are serious storage-product pests. Monitoring the present and population dynamic of the pests is one of the most important aspects of stored pest management. A quick and accurate detection method without destroying the commodities is needed. This research aimed to determine the potential of the FLIR ONER Pro thermal camera for detecting the presence of the storage pests S. zeamais in rice and corn and C. maculatus in mung bean-containing plastic containers. This research was carried out by recording thermal images to determine the temperature of each treatment using the FLIR ONER Pro camera to detect the pests inside plastic containers. There were four treatments for different populations of pests in each container and one control. The experiments were designed using a completely randomized with three replicates. Thermal image recording was done weekly for 10 weeks. The data were analyzed statistically using analysis of variance (ANOVA), followed by Duncan's test at the 5% level. The results of the experiments suggested that the thermal camera FLIR ONER Pro can quickly and accurately detect the presence of storage pests in different populations
Keyword: corn, digital image, mung bean, pest management, rice

Judul: Deteksi Empat Organisme Pengganggu Utama Tanaman  Padi Menggunakan Artificial Intelligence of Things (AIoT) Berbasis Citra Kamera  Digital
Abstrak: Infestasi hama dan infeksi patogen tanaman padi selalu menjadi masalah yang dihadapi oleh petani dari tahun ke tahun. Untuk mengatasi masalah tersebut, adanya suatu metode untuk memantau serangan hama dan penyakit tersebut yang lebih efektif dan efisien sangat diperlukan. Metode pemantauan yang selama ini dilaksanakan oleh petugas pengamat OPT masih belum memberikan hasil yang optimal. Perkembangan teknologi informasi dan digital dapat memberikan potensi alternatif dalam pemantauan hama dan penyakit yang lebih baik, salah satunya dengan artificial intelligence of things. Penelitian ini bertujuan mendapatkan metode identifikasi empat OPT utama tanaman padi yang lebih akurat melalui penggunaan machine learning. Citra serangga wereng batang cokelat dan gejala serangan penggerek batang padi, penyakit blas dan hawar daun diambil secara langsung dari lahan pertanaman padi di Kecamatan Compreng, Kabupaten Subang dengan menggunakan kamera DSLR dan handphone. Data yang digunakan sebanyak 3200 citra untuk membangun model dan 800 citra untuk pengujian model. Data citra ini diproses pengklasifikasiannya dengan model convolutional neural network (CNN) menggunakan bahasa pemrograman Python versi 3.10. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan arsitektur CNN dapat mengklasifikasikan dengan benar keempat OPT utama dengan tingkat presisi yang sama besar dengan recall yaitu sebesar 81,88%. Hasil evaluasi model memberikan accuracy sebesar 90,94%., Pest infestation and pathogen infection in rice have always been problems faced by farmers have been worried about from year to year. To overcome these problems, there is a need for methods to monitor infestations to be more effective and efficient. The pests monitoring methods that has been implementing by pest observer officers has not yet given optimal results. The development of information and digital technology can provide an alternative for better pest and disease monitoring, one of which is the artificial intelligence of things. This study aims to obtain a more accurate identification method for the four main pests of rice plants through the use of machine learning. The image of the brown planthopper and the symptoms of the rice stem borer, blast disease, and leaf blight were taken directly from rice fields in Compreng District, Subang Regency using a DSLR camera and mobile phone. The data used are 3200 images to build the model and 800 images to test the model. This image data is classified using a convolutional neural network (CNN) model using the Python programming language version 3.10. The results of this study indicate that the use of CNN architecture can correctly classify the four major pests with the same level of precision as recall, which is 81,88%. The results of the model evaluation give an accuracy of 90,94%.
Keyword: artificial intelligence, CNN model, digital image, pests detection

Judul: Nilai Wajar Asuransi Endowmen Murni dengan Partisipasi  untuk Tiga Skema Pemberian Bonus
Abstrak: Asuransi Endowmen Murni adalah asuransi yang memberikan benefit pada pemegang polis jika dan hanya jika pemegang polis masih dalam keadaan hidup setelah melewati waktu jatuh tempo. Jika pemegang polis meninggal sebelum melewati waktu jatuh tempo, maka benefit tidak akan diberikan. Dalam kontrak partisipasi, perusahaan asuransi diwajibkan memberikan benefit (manfaat) dan profit (bonus) setelah waktu jatuh tempo. Benefit diberikan sebagai nilai jaminan dari pertanggungan yang telah disepakati antara perusahaan asuransi dan pemegang polis. Sedangkan profit diberikan sebagai imbal hasil (rate of return) dari hasil investasi yang dilakukan oleh perusahaan asuransi dalam pasar bursa. Besar kecilnya profit ditentukan oleh imbal hasil secara finansial yang diperoleh perusahaan asuransi.
Keyword: