Judul: Estimasi Nitrogen Tanaman Padi berdasarkan Reflectance Daun Menggunakan Artificial Neural Network
Abstrak: Nitrogen (N) merupakan salah satu nutrisi yang dibutuhkan tanaman dalam jumlah yang banyak. Ketersediaan N dalam tanaman perlu diestimasi sebelum pemupukan untuk menentukan tingkat pemberian pupuk N yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi kadar N padi (Oryza sativa, sp.) berdasarkan reflectance daun menggunakan Artificial Neural Network (ANN). Pada penelitian ini, 45 sampel daun diambil secara acak pada kondisi lingkungan yang beragam. Reflectance daun diukur menggunakan handheld spectroradiometer sedangkan kadar N aktual daun diukur menggunakan metode Kjeldahl. Data spectral reflectance pada saluran visible (daerah panjang gelombang 400−700 nm) dan kadar N aktual daun digunakan sebagai data input dan target dalam pembuatan model ANN. Teknik k-fold cross validation (k=3) digunakan untuk memilih model yang paling baik dan memperkirakan performa model secara keseluruhan. Hasilnya menunjukan model ANN dengan 17 neuron hidden layer secara relatif dapat mengestimasi N dengan baik. Hal ini dibuktikan dengan nilai root mean square error (RMSE) terkecil sebesar 0.23 dan akurasi tertinggi sebesar 93%. Penelitian ini menjanjikan untuk membantu petani untuk memprediksi kadar N tanaman padi sehingga mengoptimalkan pemberian pupuk N.
Keyword: ANN, Nitrogen, Padi, Reflectance, Kadar nitrogen, Warna daun, reflectance

Judul: Estimasi Kadar Nitrogen Tanaman Padi Menggunakan Spectral Reflectance.
Abstrak: Dalam budidaya tanaman padi, pemantauan merupakan salah satu aspek yang sangat penting untuk menjaga kualitas tanaman padi. Kandungan nitrogen merupakan salah satu hal yang sangat menarik untuk menjadi indikator dalam proses pemantauan dan manajemen pada tanaman. Hal ini karena nitrogen memiliki peran yang sangat penting dalam proses fotosintesis, produktivitas tanaman dan mempengaruhi siklus karbon dan oksigen. Permasalahan pada tanaman padi tidak hanya terjadi saat tanaman mengalami kekurangan kandungan nitrogen, namun kelebihan kandungan nitrogen juga menyebabkan berbagai permasalahan seperti produktivitas menurun, dan biaya budidaya yang tidak efisien. Penelitian ini fokus meneliti hubungan antara spectral reflectance Near Infrared (NIR) pada panjang gelombang 700 nm – 1075 nm. Tujuan dari penelitian ini adalah mengestimasi kadar nitrogen tanaman padi dengan menggunakan data spektral spectral reflectance yang diperoleh dari spektrometer sehingga diharapkan dapat membantu dalam menentukan takaran kandungan nitrogen yang efisien pada tanaman padi. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data nitrogen yang diperoleh dari uji lab dan data spectral reflectance yang diperloleh dari spektrometer. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap yaitu pengambilan data spektral menggunakan spektrometer dengan panjang gelombang 400 nm – 1075 nm dan pengambilan data kandungan nitrogen yang dibantu oleh laboratorium Agronomi, IPB. Data yang digunakan sebanyak 45 data. Data dibagi menjadi 30 data training dan 15 data testing menggunakan 3-fold cross validation. Proses selanjutnya dilakukan pemodelan data menggunakan regresi linier dan Artificial Neural Network (ANN). Pemodelan menggunakan regresi linier dilakukan dengan menggunakan data NIR dengan panjang gelombang 700 nm – 1075 nm. Hasil yang diperoleh menyimpulkan bahwan metode regresi linier tidak cukup baik untuk estimasi kadar nitrogen. Hal ini dikarenakan hasil estimasi nitrogen menggunakan regresi linier sangat jauh dari nilai aktualnya dengan nilai RMSE yang masih sangat besar yaitu 0.46. Pemodelan menggunakan ANN pada data NIR dengan panjang gelombang 700 nm – 1075 nm menghasilkan nilai estimasi yang cukup baik dengan nilai RMSE yaitu 0.27. Akan tetapi, hasil yang diperoleh pada penelitian ini perlu divalidasi menggunakan dataset yang lebih banyak lagi.
Keyword: nitrogen, rice crop, spectral reflectance

Judul: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: