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 Juice Volume Based in Multispectral Image Using Multiple Linear Regression Method
Abstrak: Tanaman tebu (Saccharum officinarum) memegang peran sebagai salah satu komoditas nasional yang sangat penting dalam pengembangan sub-sektor perkebunan. Selama musim panen, persentase nira tebu diukur setiap minggunya dengan menggunakan metode destruktif melalui pengambilan sampel di area perkebunan tebu. Penundaan penggilingan tebu dapat mengakibatkan penurunan rendemen gula dan kualitas nira tebu, sehingga diperlukan suatu metode yang mampu dengan cepat menduga volume nira tebu dari suatu kebun untuk memastikan bahwa jumlah panen tidak melebihi kapasitas olah pabrik gula. Penggunaan teknologi penginderaan jarak jauh melalui foto udara di bidang pertanian membuka peluang untuk mendapatkan data spasial dan digital dengan cepat. Penggunaan kamera multispektral akan memberikan gambaran kondisi lahan secara lebih lengkap pada berbagai panjang gelombang yang berguna bagi pendugaan sebaran volume nira tebu. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengembangkan model prediksi produksi volume nira berbasis citra multispektral dengan metode regresi linier berganda. Penelitian ini diawali dengan pengambilan sampel tanaman tebu di kebun tebu pada grid dengan ukuran 2m x 2m diikuti dengan pengambilan citra UAV (Unmaned Aerial Vehicle) pada hari yang sama. Data fenotipik tanaman tebu dan jumlah volume per satuan volume batang tebu yang didapat kemudian dikorelasikan dengan data nilai reflektansi multispektral dengan analisis regresi linier berganda untuk menduga volume nira. Model regresi linier berganda yang dihasilkan adalah Y = 6,303 + 9,815X1 − 5,901X2 + 74,138X3 + 6,644X4, di mana X1, X2, X3, dan X4 merupakan variabel independen berupa nilai reflektansi green, red, red edge, dan near infrared. Model tersebut memiliki koefisien determinasi (R2) sebesar 0,714 dengan MAPE 8,098%., Sugarcane (Saccharum officinarum) plays a role as one of the most important national commodities in the development of the plantation sub-sector. During the harvest season, the percentage of sugarcane juice is measured weekly using the destructive method through sampling in the sugarcane plantation area. Delays in sugarcane milling can result in a decrease in sugar yield and the quality of sugarcane juice, so a method is needed which to rapid estimate the volume of sugarcane juice from a plantation to ensure that the amount of harvest not exceed the processing capacity of the sugar factory. The use of remote sensing technology through aerial photography in agriculture opens up opportunities to obtain spatial and digital data quickly. The use of multispectral cameras will provide a more complete picture of land conditions at various wavelengths that are useful for estimating the distribution of sugarcane juice volume. The purpose of this research was to develop a prediction model of juice volume production based on multispectral imagery with multiple linear regression methods. This research began with sampling sugarcane plants in fields using a grid with a size of 2m x 2m followed by UAV (Unmaned Aerial Vehicle) image capture on the same day. The phenotypic data of sugarcane plants and the amount of volume per unit volume of sugarcane stems obtained were then correlated with multispectral reflectance value data with multiple linear regression analysis to estimate the volume of juice. The resulting multiple linear regression model was Y= 6,303 + 9,815X1 − 5,901X2 + 74,138X3 + 6,644X4 , where X1, X2, X3, and X4 are independent variabels
Keyword: Multispectral, multiple liniear regression, sugarcane, UAV, volume juice

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: