Judul: Rapid Prediction System of Paddy Soil Macronutrient with In-Situ Spectroscopy Analysis based on Deep Learning
Abstrak: Nitrogen (N), Fosfor (P), dan Kalium (K) merupakan unsur hara makro yang dibutuhkan untuk menunjang pertumbuhan tanaman padi. Pemberian unsur hara makro diperlukan dalam jumlah yang tepat, karena kelebihan ataupun kekurangan nutrisi dapat berakibat buruk pada pertumbuhan tanaman. Kecepatan pendeteksian juga menjadi penting untuk segera menentukan penanganan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model prediksi kadar unsur hara makro N, P dan K pada tanah sawah untuk prediksi cepat menggunakan data spektral gelombang elektromagnetik near infrared (NIR) pada panjang gelombang 1350–2550 nm. Algoritme yang digunakan yaitu machine learning random forest, gradient boosting, artificial neural network, dan partial least square serta algoritme deep learning convolutional neural network untuk 1-Dimensi (CNN-1D) dan 2-Dimensi (CNN-2D). Pada penelitian ini juga dibandingkan performa dari ketiga jenis model tersebut. Data spektral NIR dari sampel tanah basah tanpa perlakuan pengeringan apapun menjadi input pada proses training model. Dataset terdiri dari 38 sampel tanah yang diambil dari beberapa lokasi. Teknik pra-proses yang diterapkan adalah principle component analysis (PCA), synthetic minority oversampling technique for regression with gaussian noise (SMOGN), konversi spektrogram, serta penambahan parameter kadar air pada input training model. Tingginya kadar air pada tanah sawah menjadi tantangan pada proses pembangunan model prediksi unsur hara karena NIR sangat sensitif terhadap air. Model terbaik untuk Nitrogen (N) adalah random forest dengan input data 10PC dan penambahan kadar air sebagai input training dengan R² 0,704; RMSE 0,032; MAPE 10,04 %; NSE 0,736; dan Akurasi 89,96 % untuk rentang pengukuran N 0,04-0,40 %. Model terbaik untuk Fosfor (P) yaitu random forest dengan 0 principle component dan penambahan kadar air sebagai input training dengan nilai R² 0,627; RMSE 18,44; MAPE 7,70 %; NSE 0,654; dan Akurasi 92,30 % untuk rentang pengukuran P 77,52–304,13 mg P2O5/100g. Model terbaik untuk Kalium (K) adalah CNN-1D dengan input training data 10PC dan penambahan parameter kadar air sebagai input training dengan R² 0,579; RMSE 8,018; MAPE 19,90 %; NSE 0,580; dan Akurasi 80,10 % untuk rentang pengukuran K 15,41–56,49 mg K2O/100g. Model terbaik untuk kadar air adalah partial least square dengan input training data 10PC dan teknik oversampling SMOGN dengan R² 0,659; RMSE 3,766; MAPE 7,35 %; NSE 0,661; dan Akurasi 92,65 % untuk rentang pengukuran KA 12,11-56,86 %. Model terbaik N yaitu model machine learning memiliki performa yang sedikit saja lebih baik dari CNN-1D. Pada jumlah data training yang lebih besar, CNN-1D diperkirakan dapat menghasilkan performa yang lebih baik dari model machine learning tersebut. Model terbaik P yaitu model machine learning memiliki performa lebih baik pada data testing dari CNN-1D P. CNN-1D P lebih baik pada data train, untuk itu diperkirakan CNN-1D P dapat memiliki performa yang lebih dari model machine learning untuk jumlah data yang lebih besar. Model terbaik K yaitu CNN-1D yang memiliki performa lebih baik dari model machine learning dan CNN-2D. Model terbaik KA yaitu model machine learning. Pada jumlah data train yang lebih besar, CNN-1D KA diperkirakan dapat menghasilkan performa yang lebih baik dari model machine learning tersebut.
Keyword: deep learning, machine learning, near infrared, tanah, unsur hara makro

Judul: Performance Comparison of Feature Selection Algorithm to Detect Nitrogen Needs of Rice Plants based on Multi-spectral Drone Image Data
Abstrak: Pendeteksian kebutuhan nitrogen tanaman padi dapat dilakukan menggunakan citra yang diperoleh dari drone multi-spectral. Citra multi-spectral memiliki spektrum frekuensi dan panjang gelombang (band) yang luas, yang digunakan sebagai fitur dalam mendeteksi kebutuhan nitrogen padi. Namun, penggunaan semua fitur dapat meningkatkan beban komputasi dan mengurangi akurasi klasifikasi, sehingga algoritma dimensionality reduction atau feature selection perlu diterapkan untuk mengurangi redundansi fitur dan meningkatkan akurasi. Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi kebutuhan nitrogen tanaman padi, drone multi-spectral diterbangkan pada ketinggian 50 m di atas lahan sawah seluas 239 m x 204 m, sehingga terdapat 1495 grid dalam lahan sawah tersebut. Ground truth pendeteksian kebutuhan nitrogen sawah merupakan informasi warna daun padi berdasarkan Bagan Warna Daun (BWD) yang diambil untuk merepresentasikan kebutuhan nitrogen lahan per grid berukuran 4x4 m2. Pada penelitian ini, empat metode pemrosesan fitur dibandingkan, yaitu Principal Component Analysis (PCA) sebagai dimensionality reduction, Greedy, Gini-index, dan F-score sebagai feature selection. Fitur-fitur yang terpilih kemudian digunakan dalam mendeteksi kebutuhan nitrogen padi menggunakan algoritma klasifikasi random forest. Hasil simulasi menunjukkan bahwa klasifikasi tanpa pemrosesan fitur menghasilkan akurasi sebesar 95,59%, presisi sebesar 94,92%, recall sebesar 95,59% dan F1-score sebesar 95,59%. Kombinasi algoritma seleksi fitur, reduksi dimensionalitas, dan K-fold cross validation dapat meningkatkan kinerja algoritma, dengan nilai akurasi meningkat 4% menjadi 99,69%, presisi meningkat 4% menjadi 99,83%, recall meningkat 4% menjadi 99,69%, dan F1-score meningkat 4% menjadi 99,69% dibandingkan tanpa menggunakan metode praproses fitur dan Kfold cross validation.
Keyword: nitrogen, padi, random forest, multi-spectral, seleksi fitur

Judul: The Control and Eradication of Brucellosis in Cattle from the Standpoint of Human Health
Abstrak: Brucella abotus occurs boyh in man and cattle. The oragnism may trhrive wherever cattle re raised by man for breeding purpose. As such, spread to humans can easily be lessened if the diases is properly cotrolled an/or eradicated in cattle.
Keyword: