Judul: Multi-drone Coordination for Precision Farming Using the K-Means Clustering Algorithm & Intelligent Optimization Method
Abstrak: Metode manajemen pertanian yang dilakukan saat ini dapat menyebabkan pencemaran lingkungan melalui penggunaan pestisida yang berlebihan. Pemberian pestisida pada tanaman dapat didasarkan pada tingkat kesehatan suatu tanaman sehingga dosisnya akan tepat. Hal tersebut dapat diatasi dengan menggunakan teknologi drone, dimana drone dapat difungsikan untuk memetakan kesehatan tanaman dan menyemprotkan pestisida. Pada lahan yang luas penggunaan satu unit drone penyemprot akan memerlukan waktu dan tenaga yang besar, oleh karena itu perlu digunakan beberapa unit drone yang terkoordinasi. Salah satu algoritma yang digunakan untuk merancang rute drone adalah ACO, namun terdapat beberapa parameter ACO yang harus ditetapkan secara manual (satu persatu) dimana nilainya belum menjamin akan menghasilkan hasil akhir yang optimal. Dari beberapa hal diatas, perlu dirancang suatu strategi yang tujuannya agar dapat merancang rute terbang beberapa unit drone pemyemprot berdasarkan tingkat kesehatan tanaman. Rute terbang tersebut dirancang dengan menggunakan algoritma ACO yang dioptimasi dengan algoritma GA dan 3Opt. Manfaat dari penelitian ini adalah dihasilkannya metode untuk dapat membuat database titik-titik dengan parameter tingkat kesehatan tanaman dan strategi untuk membuat rute terbang beberapa unit drone penyemprot. Drone mapping melakukan penerbangan untuk mengambil citra lahan yang akan disemprot. Data citra diolah dengan menggunakan pendekatan NDVI untuk menghasilkan data tingkat kesehatan tanaman yang divalidasi dengan data lapangan. Citra tersebut digunakan untuk membuat titik-titik target terbang drone penyemprot dengan memperhatikan ketinggian terbang dan kekuatan semprot nozzle. Titik-titik tersebut digunakan sebagai dataset untuk merancang rute terbang beberapa drone penyemprot. Dataset apabila terlalu luas maka digunakan K-Means clustering untuk membagi menjadi beberapa area. ACO digunakan untuk mengalokasikan drone ke titik-titik, GA berfungsi untuk mengoptimasi beberapa parameter ACO dan 3Opt berperan melakukan optimasi hasil secara lokal. Dari pengolahan dihasilkan data tingkat kesehatan tanaman dengan akurasi 96%. Data titik-titik target drone dibuat dengan dimensi 2 x 2 meter sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Digunakan sebanyak 63 titik sebagai dataset pengujian strategi perancangan rute. Dengan menggunakan GA, rute yang lebih optimal akan dihasilkan seiring dengan bertambahnya generasi. GA juga berhasil melakukan optimasi beberapa parameter ACO secara otomatis, tidak perlu dicari satu persatu secara manual. Penggunaan 3Opt mampu memberikan efisiensi rute yang dihasilkan sebesar 4% dibandingkan hanya menggunakan ACO dan GA. Terdapat dua variabel yaitu panjang rute dan waktu komputasi, dimana panjang rute merupakan prioritas utama dikarenakan lebih nyata dampaknya ketika dilakukan misi penyemprotan secara langsung pada lahan pertanian., Current agricultural management methods can cause environmental pollution through excessive use of pesticides. Applying pesticides to plants can be based on the health level of a plant so that the dose will be correct. This can be overcome by using drone technology, where drones can be used to map plant health and spray pesticides. On large areas of land, using one drone spraying unit will require a lot of time and energy, therefore it is necessary to use several coordinated drone units. One of the algorithms used to design drone routes is ACO, however, several ACO parameters must be set manually (one by one) whose values do not guarantee that they will produce optimal final results. Based on the things above, it is necessary to design a strategy whose aim is to be
Keyword: ACO, GA, K-Means, Pertanian Presisi, 3Opt

Judul: Development of Multi-UAV Coordination System Using Cloud Based Drone Navigation for Fertilizing Agricultural Land
Abstrak: Pemupukan lahan pertanian di Indonesia masih menggunakan alat konvensional dan membutuhkan sumber daya yang tinggi. Sistem multi-UAV dapat digunakan untuk efisiensi waktu, biaya, dan tenaga pada sektor pertanian. Keterbatasan baterai dan lamanya durasi pengisian daya masih menjadi masalah dalam penggunaan sistem multi-UAV. Penggunaan sistem multi-UAV tanpa mempertimbangkan pengisian daya dengan baik dapat mengakibatkan antrian panjang UAV pada charging station. Cloud Based Drone Navigation (CBDN) dapat digunakan untuk koordinasi multi-UAV agar UAV dapat memilih jalur penerbangan terbaik agar tidak terjadi antrian panjang di charging station. Pada penelitian ini CBDN akan dievaluasi kinerjanya dan dibandingkan dengan algoritme Shortest Flight Time (SFT) dan Individual Reservation Navigation System (IRN). Parameter yang akan dievaluasi adalah waktu yang diperlukan oleh seluruh UAV untuk menyelesaikan seluruh tugasnya (total travel time)., Fertilizing agricultural land in Indonesia still uses conventional tools and requires high resources. multi-UAV systems can be used for time, cost, and labor efficiency in the agricultural sector. Battery limitations and the long duration of charging are still a problem in using the multi-UAV system. Using the multi-UAV system without considering charging properly can result in long queues of UAVs at the charging station. Cloud Based Drone Navigation (CBDN) can be used for multi-UAV coordination so that the UAV can choose the best flight path to avoid long queues at the charging station. In this study, the performance of CBDN will be evaluated and compared with the Shortest Flight Time (SFT) and Individual Reservation Navigation System (IRN) systems. The parameter to be evaluated is the time required by all UAVs to complete all their tasks (total travel time).
Keyword: CBDN, multi-UAV, agriculture, charging, fertilization

Judul: Karakteristik Anatomi Skelet Kepala Buaya senyulong (Tomistoma schlegelii).
Abstrak: Buaya sepit atau senyulong (Tomistoma schlegelii) merupakan jenis buaya asli Indonesia yang berhabitat di sungai-sungai Sumatera, Kalimantan, dan juga pedalaman Sulawesi. Salah satu ciri khas buaya senyulong adalah bentuk moncong yang runcing dan sempit, namun hingga saat ini informasi mengenai struktur skelet kepala buaya senyulong sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik anatomi skelet kepala buaya senyulong yang dikatikan dengan fungsi dan perilakunya. Penelitian dilakukan secara eksploratif dengan melakukan pengamatan, pencatatan, dan pengambilan gambar dari skelet kepala buaya senyulong. Skelet kepala berukuran panjang 70 cm, lebar 29 cm, dan tingggi 17 cm dengan permukaan kasar pada os nasale, os frontale, os maxilla, os mandibula, os lacrimale, os jugale. Jumlah gigi pada buaya ini sebanyak 78 buah, terdiri dari 4 buah gigi premaxila, 16 buah gigi maxila, dan 19 buah gigi mandibula. Pada regio orbitalis ditemukan dua pasang fenestrae temporales yang berkembang baik. Fenestra supratemporale merupakan lubang oval yang membentang di sepanjang os parietale. Fenestra infratemporale berbentuk segitiga dan dibatasi oleh os squamosum, os postorbitale, os jugulare, dan os quadratum. Os mandibula hewan ini mempunyai symphysis mandibularis yang panjang yaitu garis yang melintang di corpus mandibulae. Secara fungsional ukuran symphysis mandibularis berkaitan dengan adaptasi hewan terhadap diet makan.
Keyword: kepala, moncong, Tomistoma schlegelii