Judul: Interpolation and Prediction of Solar Radiation Data for Garlic Land Suitability
Abstrak: Bawang putih merupakan salah satu komoditas hortikultura yang strategis dan bernilai ekonomi tinggi di Indonesia, namun produksi dalam negeri masih belum mampu memenuhi permintaan pasar yang terus meningkat. Salah satu upaya yang dilakukan pemerintah untuk mengurangi impor adalah dengan mengembangkan dan memantapkan areal lahan untuk budidaya bawang putih di terutama daerah prioritas produksi bawang putih di Kabupaten Magelang, Jawa Tengah. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk menentukan kesesuaian lahan untuk tanaman bawang putih, namun belum mempertimbangkan data radiasi matahari sebagai faktor terpenting dalam pertumbuhan tanaman. Tingkat intensitas matahari yang optimal bervariasi tergantung pada fase pertumbuhan bawang putih. Algoritma long short term memory dapat diterapkan pada data intensitas matahari untuk prediksi berdasarkan fase pertumbuhan bawang putih. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat model interpolasi geostatistik IDW dan Kriging serta model prediksi data intensitas matahari menggunakan metode machine learning, yaitu LSTM pada area studi di Kabupaten Magelang. Data yang dipakai pada penelitian ini data intensitas matahari dapat diolah dengan metode interpolasi spasial seperti IDW (Inverse Distance Weighting) dan Kriging. Hasil interpolasi menggunakan IDW menunjukkan bahwa nilai parameter power 5 menghasilkan nilai interpolasi dengan akurasi yang lebih baik dibandingkan nilai power yang lain untuk setiap bulannya kecuali bulan Agustus. Berbeda untuk model Kriging yang menunjukkan hasil yang lebih variatif dengan parameter variogram untuk setiap bulannya. Hasil interpolasi dari kedua metode tersebut menunjukkan bahwa Kecamatan-Kecamatan di sisi timur Kabupaten Magelang merupakan daerah yang cocok untuk penanaman bawang putih seperti Grabag, Ngablak, Pakis dan daerah-daerah di sisi timur yang paling banyak berada di kelas tidak sesuai seperti Salaman, Borobudur. Hal yang sama juga terjadi pada hasil interpolasi IDW. Hasil interpolasi Kriging pada sisi timur merupakan Kecamatan yang sesuai dengan rentang nilai radiasi matahari tertinggi yaitu 245 W/m². Implementasi algoritma LSTM menghasilkan model prediksi data radiasi matahari dengan parameter dengan epoch 1000, batch size 6, drop out 2.0 dengan Adam's optimizer. RMSE dari model prediksi setelah dilakukan hyperparameter tuning adalah sebesar 0,0853. Dari hasil hyperparameter tuning, data radiasi matahari hasil prediksi sudah cukup baik untuk mengikuti pola data aktual dengan nilai RMSE 0,1020 MSE 0,0104 MSE 0,0760 dengan korelasi 0,740 namun belum signifikan untuk mengikuti pola yang cukup ekstrim dari data aktual. Hasil prediksi yang baik mengenai radiasi matahari dapat memberikan informasi yang berharga dalam mengevaluasi fase pertumbuhan bawang putih.
Keyword: Garlic, Land Suitability, LSTM, Solar Radiation, Spatial Interpolation

Judul: Spatial Interpolation Using Inverse Distance Weighting on Weather Data for Agroecological Assessment System of Land Suitability for Garlic (INA Agro-Garlic)
Abstrak: Penambahan luas lahan tanam tidak dapat menjaga kenaikan produktivitas bawang putih di Indonesia dalam jangka panjang dengan adanya faktor lain seperti cuaca. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan prediksi nilai cuaca yang tidak teramati di lokasi-lokasi tertentu dalam grid spasial pada sistem INA Agro Garlic menggunakan metode Inverse Distance Weighting (IDW). Metode ini memberikan bobot berdasarkan jarak antara titik pengamatan dan titik prediksi. Algoritma IDW berhasil diterapkan pada variabel curah hujan, suhu, radiasi solar, dan lama penyinaran matahari pada Kabupaten Magelang, Kabupaten Magetan, Kabupaten Karanganyar, dan Kabupaten Lombok Timur. Penelitian ini dilakukan melalui tahapan pengumpulan data, praproses data, interpolasi spasial, evaluasi hasil, hingga visualisasi hasil ke dalam dua jenis keluaran, yaitu vektor atau raster. Nilai power yang optimal pada variabel curah hujan dan variabel suhu adalah 1 dengan nilai kesalahan rata-rata MAPE sebesar 19,8% dan 2,9%, sedangkan variabel sinar radiasi dan lama penyinaran matahari optimal pada nilai power 3 dengan nilai kesalahan rata-rata MAPE sebesar 3,8% dan 7,1%. Hasil interpolasi yang telah dilakukan dapat disimpan ke dalam basis data dan digunakan untuk ditarik datanya pada fitur pengisian data cuaca otomatis dalam Sistem Penilaian Agroekologi Kesesuaian Lahan Bawang Putih (INA Agro-Garlic)., The increase in planting area fails to sustain long-term productivity improvement of garlic in Indonesia, due to other factors such as weather. The objective of this research is to obtain predictions of unobserved weather values in specific locations within a spatial grid in the INA-Agro-Garlic system using the Inverse Distance Weighting (IDW) method. This method assigns weights based on the distance between observation points and prediction points. The IDW algorithm has been successfully applied to variables such as rainfall, temperature, solar radiation, and sunshine duration in Magelang Regency, Magetan Regency, Karanganyar Regency, and East Lombok Regency. The research includes data collection, data preprocessing, spatial interpolation, result evaluation, and visualization of results into two types of outputs: vector or raster. The optimal power value for rainfall and temperature variables is 1, with MAPE values of 19.8% and 2.9%, while the optimal power value for solar radiation and sunshine duration variables is 3, with MAPE values of 3.8% and 7.1%. The spatial interpolation results can be stored into a database and utilized to retrieve the weather data automatically in the Agroecological Assessment System of Land Suitability for Garlic (INA Agro-Garlic).
Keyword: Garlic, IDW, Land Suitability, Spatial Interpolation, Weather

Judul: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: