Judul: Determination of Calcium and Boron Status of Palm Plants Based on Sentinel-2A Imagery and Intelligent System Algorithms
Abstrak: Kalsium (Ca) dan Boron (B) merupakan hara makro dan mikro yang berperan penting dalam mempertahankan produktivitas sawit yang optimum, sedangkan metode untuk menentukan status hara pada tanaman sawit masih menggunakan metode destruktif yang memiliki kelemahan terutama dalam ketepatan waktu, keterwakilan wilayah dan memerlukan biaya yang relatif tinggi untuk pengujian di laboratorium. Oleh karena itu, penggunaan citra satelit Sentinel-2 dan algoritma sistem cerdas merupakan salah satu solusi untuk menentukan status Ca dan B pada tanaman sawit secara cepat, tepat, hemat dan terlihat. Sumber data pada penelitian ini berupa data sampel daun sawit (LSU) dan data citra satelit Sentinel-2A level 2A. Metode pemrosesan citra Sentinel-2 meliputi resampling resolusi citra untuk menyamakan resolusi spasial setiap band menjadi 10 x 10 meter, masking area dengan poligon batas kebun, dan ekstrasi nilai citra dengan point sampling tools. Parameter citra satelit yang digunakan adalah band multispektral dan indeks vegetasi. Parameter tersebut menjadi variabel bebas dari pemodelan. Hara Kalsium dan Boron dari hasil pengujian laboratorium merupakan variabel terikat dalam pemodelan. Data dibagi menjadi dua kelompok data, yakni data latih dan data tes, masing-masing sebanyak 90% dan 10% dari populasi sampel. Hasil penelitian menunjukkan model cerdas berbasis algoritma SVR menunjukkan kinerja hasil prediksi yang lebih baik dari model berbasis ANN, yang ditunjukkan oleh nilai correctness model berbasis SVR terhadap data tes sebesar 84.28% untuk Kalsium dan 86.47% untuk Boron. Nilai correctness model berbasis SVR terhadap data latih Kalsium sebesar 84.14% dan terhadap data latih Boron sebesar 85.69%., Calcium (Ca) and Boron (B) are macro and micro nutrients for sustaining the optimum productivity of oil palm. However, current techniques for assessing the nutritional status of oil palm rely on destructive methods that have weakness, particularly with regard to timeliness, spatial variance representation, and high cost of laboratory testing. Consequently, one solution to swiftly, precisely, and affordably ascertain the Ca and B status in oil palm trees are through the utilization of Sentinel-2 images and intelligent system algorithms. Sentinel-2A level 2 images and palm leaf sample (LSU) are the data sources used in this research. The Sentinel- 2A image processing technique consists of resampling the image to bring the resolution of each band to 10 x 10 meters, masking the image with plantation boundaries, and utilizing a point sampling tool to extract the image values. The developed machine learning-based model employes the vegetation index and multispectral bands as independent variables, while Calcium and Boron data from laboratory tests are used as dependent variables. The sample data is divided into two groups, namely training and test data, with a composition of 90% and 10%. The research results demonstrate that the intelligent model based on the SVR algorithm has superior prediction performance than the ANN-based model, as evidenced by the SVR-based model's accuracy value on test data of 84.28% for Calcium and 86.47% for Boron. The SVR-based model's accuracy value for Calcium training data is 84.14%, while for Boron training data it is 85.69%.
Keyword: remote sensing, Plant nutrients, Support Vector Regression, Artificial Neural Network, Machine learning

Judul: An Intelligent System for Determining Nutrient Status and Fertilizing Recommendations for Palm Oil using Sentinel-1 Imagery to Support Precision Agriculture
Abstrak: Salah satu tugas pengelola perkebunan dalam mengoperasikan dan mengelola lahan kelapa sawit adalah mengukur kandungan nutrisi daun secara tepat waktu dan berkala. Manajemen perkebunan kelapa sawit di Indonesia menerapkan dosis pemupukan menggunakan luasan blok berkisar antara 25 hingga 30 hektar. Dosis pemupukan diberikan berdasarkan hasil analisis sampling daun sawit dalam satu blok, untuk kemudian pemberian pupuk dilakukan dengan dosis yang sama pada setiap bloknya tanpa memperhatikan keragaman status hara kelapa sawit, sehingga pemberian pupuk dapat terjadi berlebih yang akan menyebabkan menurunnya kualitas lingkungan, atau sebaliknya pemupukan dengan dosis yang lebih rendah dari kebutuhan tanaman tidak dapat memberikan pengaruh yang optimal bagi pertumbuhan dan produksi tanaman baik kuantitas maupun kualitas. Selain itu, proses analisis laboratorium sampel daun mahal dan menimbulkan penundaan waktu yang signifikan untuk antrian, sehingga data hasil analisis laboratorium menjadi tidak relevan karena hasil analisis telah kadaluarsa dengan situasi terkini saat pemupukan akan diberikan. Pertanian Presisi adalah suatu strategi manajemen produksi pertanian berbasis sistem informasi yang menganalisis data temporal, spasial dan individual untuk mendukung pengambilan keputusan sesuai dengan perkiraan variabilitas dan fakta keragaman (heterogenitas) lahan atau lokasi. Tujuan dari pertanian presisi adalah meningkatkan efisiensi, produktivitas, profitabilitas produksi pertanian dan sekaligus mengurangi dampak lingkungan. Penelitian ini menerapkan pertanian presisi menggunakan teknologi radar satelit Sentinel-1 untuk analisis penentuan rekomendasi dosis pemupukan kelapa sawit yang menjanjikan proses akuisisi dan analisis data akan lebih cepat dari metode konvensional analisis laboratorium, sehingga sistem dapat melakukan penghematan biaya lapangan untuk pengambilan sampel dan analisis hara nutrisi karena data citra satelit Sentinel-1 dapat diunduh berkala secara gratis, dan penghematan jumlah tenaga kerja serta mengurangi resiko keselamatan tenaga kerja, yang pada akhirnya dapat memberikan peningkatan manajemen produksi sawit yang transparan dan akuntabel. Pemantauan status hara tanaman kelapa sawit dapat dilakukan dengan menggunakan data akuisisi citra dari teknologi penginderaan jauh. Keunggulan sensor radar satelit dibandingkan sensor optik satelit adalah kemampuan untuk pengambilan citra dengan kondisi cuaca buruk dan mampu menembus halangan awan. Berdasarkan dari data dual polarisasi vertikal dan horizontal, dan sudut datang hamburan balik radar satelit Sentinel-1, penelitian ini menerapkan computer vision dan machine learning untuk membuat model untuk estimasi status hara makro sawit, untuk kemudian mengembangkan model rekomendasi pemupukan kelapa sawit. Melalui serangkaian proses data mining dari citra satelit C-SAR Sentinel-1 menggunakan perangkat SNAP ToolBox dan QuantumGis, dan tahapan data transformation, data integration, data cleaning, feature selection, hyperparameter tuning, data training, dan cross validation, serta pemodelan menggunakan machine learning Random Forest Regression, telah berhasil membangun model estimasi status nutrisi makro dari kelapa sawit. Kinerja model estimasi nutrisi makro untuk unsur Nitrogen (N), Phosphor (P), Kalium (K) dan Magnesium (Mg) yang diuji pada data validasi (unseen data) menghasilkan nilai correctness masing-masing berturut-turut adalah 90,43%, 91,96%, 80,48% dan 60,02% untuk kategori lahan mineral, dan untuk kategori lahan gambut didapat hasil nilai correctness adalah 90,20%, 87,19%, 75,40% dan 62,81%. Model estimasi status hara makro telah dapat memvisualisasikan variabilitas kandungan N, P, K dan Mg dalam bentuk peta spasial sebaran nutrisi di areal perkebunan sawit tanah mineral dan gambut. Sehingga dosis rekomendasi pemupukan dapat diberikan secara presisi sesuai dengan keragaman kandungan status hara makro pada setiap blok, dan pemberian rekomendasi pemupukan dapat
Keyword: C-SAR Sentinel-1, kelapa sawit, machine learning, pertanian presisi, rekomendsi pemupukan, fertilizer recommendation, oil palm, precision agriculture

Judul: Prolapsus uteria dan penanggulangannya
Abstrak: Prolapsus uteri adalah penyembulan mukosa uterus dari badan melalui vagina. Penyembulan ini dapat total dan dapat pula sebagian. Umumnya terjadi setelah melahirkan. Prolapsus uteri disebabkan karena pada saat melahirkan, hormon oxytocin yang dihasilkan oleh kelenjar hipofise posterior sangat meningkat, sehingga gerak peristaltik, perejanan urat daging dan diafragma berlangsung terus menerus dengan kuat, meskipun foetus telah lahir. Faktor predisposisi prolapsus uteri adalah hewan yang telah berumur tua dan selalu di kandangkan sepanjang tahun, sehingga menyebabkan relaksasi ligamentum penggantung uterus. Infeksi yang disebabkan oleh kuman penyebab abortus serta batuk yang kronis lebih mendorong terjadinya prolapsus uteri.
Keyword: