Judul: Principal Component Analysis (PCA) and Tasseled Cap Transformation (TCT) of Multispectral Drone Image for Identification of Rice Fields
Abstrak: Pemantauan lahan sawah dengan menggunakan drone menawarkan solusi baru, efisien, dan hemat biaya dalam identifikasi atau pengumpulan informasi kondisi tanaman padi di lahan sawah. Penelitian bertujuan mengidentifikasi kanal kehijauan, kecerahan, dan kekuningan dari foto drone multispektral dengan transformasi PCA dan TCT serta mengetahui perbedaan hasil kedua transformasi. Penelitian dilaksanakan pada petak sawah 7A dan 1B milik Balai Benih Padi dan Palawija (BBPP) Cianjur. Transformasi PCA pada foto drone multispektral dari padi sawah menghasilkan 3 komponen utama yaitu PCA 3 dari petak 1B dan 7A merepresentasikan kanal kehijauan, PCA 4 dari petak 1B dan PCA 2 dari petak 7A menggambarkan kanal kecerahan, dan PCA 2 dari petak 1B dan PCA 1 dari petak 7A merepresentasikan kanal kekuningan. Transfromasi TCT dinilai lebih baik dalam merepresentasikan kanal kehijauan, kecerahan, dan kekuningan serta lebih mampu dalam menjelaskan perbedaan-perbedaan yang nampak pada citra., Monitoring paddy fields using drones offers a new, efficient and cost effective solution in identifying or collecting information on the condition of rice plants in paddy fields. The research aims to identify greenness, brightness, and yellowness channels from multispectral drone images with PCA and TCT transformations and to determine the differences in the results of the two transformations. The research was carried out on rice fields 7A and 1B belonging to the Cianjur Rice and Vegetable Seed Center (BBPP). The PCA transformation on the multispectral drone of paddy fields produced 3 main components, namely PCA 3 of plots 1B and 7A representing greenish channels, PCA 4 of plots 1B and PCA 2 of plots 7A representing brightness channels, and PCA 2 of plots 1B and PCA 1 of plot 7A representing yellowish channels. The TCT transfromation is considered better in representing the channels of greenness, brightness, and yellowness and able to explain the differences that appear in the images.
Keyword: drone multispektral, principal component analysis, tasseled cap transformation

Judul: Rice Variety Identification System Based on Drone Image  to Support Seed Certification Process
Abstrak: Proses sertifikasi benih di Indonesia dihadapkan dengan tantangan semakin berkurangnya petugas Pengawas Benih Tanaman (PBT) dan beban kerja yang meningkat dalam hal pengawasan benih bersertifikat. Pemanfaatan teknologi menjadi suatu hal yang penting dalam meningkatkan efisiensi pada pemeriksaan lapangan, salah satu pemeriksaan tersebut adalah pemeriksaan kebenaran varietas tanaman padi yang disertifikasi. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sistem identifikasi varietas tanaman padi pada pemeriksaan lapangan sertifikasi benih berbasis citra drone dengan menerapkan algoritme Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini dilakukan dengan mengidentifikasi dua varietas padi yang berbeda berdasarkan karakter agronomisnya, kemudian membangun model CNN untuk mengotomatisasi identifikasi varietas tersebut berbasis citra drone. Hasil analisis data pada karakter agronomis yang diamati menjustifikasi bahwa kedua varietas yang digunakan berbeda, baik pada karakter tinggi tanaman, jumlah anakan, warna daun, jumlah anakan produktif, panjang malai, dan jumlah gabah per malai. Penelitian ini menghasilkan tiga jenis model CNN yang mampu mengidentifikasi secara akurat varietas IPB 3S dan Inpari 32 dengan tingkat akurasi antara 99,52% sampai 100%., The seed certification process in Indonesia is faced with the challenge of a decreasing number of seed inspectors and an increasing workload in supervising certified seeds. The utilization of technology becomes an important thing in increasing the efficiency of field inspections, one of these inspections is checking the correctness of certified rice varieties. This research was conducted to develop a rice varietal identification system for field inspection of drone image-based seed certification by applying the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. This research was conducted by identifying two varieties different rice varieties based on their agronomic characters, then building a CNN model to automate the identification of these varieties based on drone imagery. The results of data analysis on the observed agronomic characters justified that the two varieties used were different, in terms of plant height, number of tillers, leaf color, number of productive tillers, panicle length, and number of grains per panicle. This study produced three types of CNN models that could accurately identify the varieties of IPB 3S and Inpari 32 with an accuracy rate of 99.52% to 100%.
Keyword: CNN, deep learning, technology, unmanned aerial vehicle

Judul: Model penyakit menular dengan periode latent dan Relapse:
Abstrak: Seseorang yang etrinfeksi oelh penyakit menular, bearti kuman tersebut berada di dalam tubuh dalam bentuk tidak aktif sampai jangka waktu tertentu, hal ini dikarenakan sistem kekebalan tubuh mampu mengontrol kuman tersebut. Dengan melakukan pengobatan, maka orang etrsebut mungkin akan sembuh. Pengobatan yang tidak sempurna mungkin akan mengakibatkan kambuhnya kembali penyakit tersebut. Dalam tulisan ini akan diuji jenis penyakit yang bersifat relapse, yaitu peristiwa kambuhnya kembali setalah sembuh dan memiliki periode latent, yaitu masa bersembunyinya penyakit tersebut di dalm tubuh kita ketika sistem kekebalan tubuh dalam kondisi baik.
Keyword: