Judul: Smart and Precision Agricultural Approach for Selection of Tillage Machines Based on Spatial Variability
Abstrak: Penerapan prinsip-prinsip pertanian presisi pada pertanian skala besar seperti perkebunan membutuhkan dukungan teknologi dan manajemen operasi mesin untuk menangani kegiatan pertanian dan mengelola variabilitas spasial lahan. Mesin pengolah tanah merupakan komponen input utama dan berperan signifikan terhadap produktivitas dan keberlangsungan kegiatan pertanian serta kelestarian lingkungan. Efektivitas dan efisiensi mesin pengolahan tanah disesuaikan dengan kebutuhan aktual yang dapat ditentukan dari luas, variabilitas spasial fisik dan mekanik tanah serta faktor lingkungan. Kadar air tanah diketahui berperan penting terhadap dinamika fisik dan mekanik tanah. Namun, variabilitas spasial yang tinggi menyebabkan kadar air tanah pada lahan pertanian skala besar sulit terwakili oleh pengambilan beberapa sampel tanah. Sedangkan pengambilan sample tanah dalam jumlah besar cenderung tidak efisien, baik ditinjau dari waktu maupun biaya yang dibutuhkan. Adopsi teknologi sistem informasi geografis, penginderaan jauh dan sistem navigasi salah satu alternatif terbaik untuk menangkap variabilitas spasial lahan pertanian. Integrasi teknologi tersebut dengan manajemen pengetahuan kondisi lahan dan faktor lingkungan dapat mendasari pengambilan keputusan dalam perencanaan dan pengolahan lahan pertanian intensif. Penelitian ini bertujuan merancang metode pemilihan mesin pengolahan tanah berdasarkan variabilitas spasial lahan perkebunan tebu yang belum ditanami menggunakan pendekatan pertanian cerdas dan presisi. Perancangan tersebut memerlukan tahapan-tahapan studi, meliputi: (1) pengembangan model perhitungan kadar air tanah dan perhitungan tingkat kemampuan kerja tanah (soil workability), secara cepat dan mendekati waktu nyata berdasarkan data radar Sentinel-1A; (2) pengembangan model perhitungan tahanan penetrasi berdasar informasi dekat waktu nyata kadar air tanah (yang diperoleh dari tahap 1) dan fraksi tanah; (3) perhitungan dan pemetaan distribusi spasial draft spesifik pengolahan tanah berdasar tahanan penetrasi dan indeks plastisititas; dan (4) pengembangan metode seleksi mesin pengolah tanah berdasarkan distribusi spasial informasi dekat waktu nyata draft spesifik pengolahan tanah, kedalaman olah dan ukuran implemen. Data sampel dan pengukuran dikumpulkan dari perkebunan tebu di Kabupaten Kediri dan Sidoarjo, Jawa Timur Indonesia. Penelitian membuktikan terdapat korelasi yang erat antara nilai hamburan radar Sentinel-1A dengan kadar air tanah permukaan (kedalaman 15 cm); dan kadar air tanah dengan tahanan penetrasi tanah (kedalaman 15 cm) pada lahan perkebunan tebu yang belum ditanami. Pendekatan machine learningrandom forest dan analisis regresi berganda telah digunakan untuk mengembangkan model perhitungan kadar air dan tahanan penetrasi tanah; dan diuji terhadap data testing. Indikator kinerja model regresi berganda dan model machine learning-random forest (RMSE, MAPE, dan akurasi) telah dihitung dan diuji dengan hasil RMSE = 0,250 dan 0,270, MAPE = 18,79% dan 17,62%, akurasi = 81,21 % dan 82,38%. Penentuan kadar air tanah menggunakan metode machine learning-random forest menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan iv pemodelan regresi berganda. Penelitian juga membuktikan bahwa dinamika tahanan penetrasi tanah dipengaruhi oleh dinamika kadar air tanah dan tekstur tanah, khususnya fraksi liat dan debu. Metode machine learning-random forest menunjukkan kinerja terbaik dibandingkan dengan metode regresi berganda dalam menghitung tahanan penetrasi tanah. Korelasi antara tahanan penetrasi tanah dan kadar air tanah, fraksi liat dan debu menggunakan kedua metode telah dihitung dan diuji dengan kinerja yang baik, yang ditunjukkan oleh RMSE = 0,235 dan 0,208, MAPE = 18,32% dan 16,08%, akurasi = 81,68% dan 83,92%. Distribusi spasial kadar air tanah, tahanan penetrasi, kemampuan kerja tanah dan draft spesifik pengolahan tanah dihitung dan divisualisasikan menggunakan
Keyword: smart and precision agriculture, soil water content, soil penetration resistance, soil workability, soil tillage machines’ selection

Judul: Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Pendekatan Pemelajaran Mesin pada Data Sentinel-1
Abstrak: Sektor pertanian, khususnya subsektor perkebunan, berkontribusi besar sebagai penghasil devisa negara. Komoditas perkebunan yang menjadi andalan bagi pendapatan nasional dan devisa negara adalah karet dan kelapa sawit. Perencanaan, pengembangan, serta pemantauan lahan perkebunan dan pertanian seringkali memanfaatkan perkembangan teknologi penginderaan jauh untuk mempermudah proses pengambilan keputusan. Pemetaan menggunakan citra optik sering terkendala kondisi iklim Indonesia dengan cuaca yang sering tertutup awan dan kabut yang dapat menghalangi objek saat perekaman. Pada wilayah berbukit dan bergunung, frekuensi liputan awan umumnya lebih tinggi dibandingkan wilayah dataran. Oleh karena itu, penelitian ini mengkaji citra radar Sentinel-1 yang dapat beroperasi baik pada segala kondisi cuaca sehingga meminimalkan efek dari atmosfer. Namun demikian, citra Sentinel-1 belum banyak ditelaah pada wilayah berbukit/bergunung, sehingga dampak terain terhadap iluminasi dan kemampuannya dalam pemisahan kelas tutupan lahan belum banyak diketahui. Klasifikasi tutupan lahan dilakukan dengan pendekatan pemelajaran mesin untuk membandingkan kinerja terbaik dari model klasifikasi Support Vector Machines (SVM) dan Random Forests (RF). Pada model RF, akurasi tertinggi didapatkan dengan persentase sebesar 64.8% pada citra akuisisi musim hujan, dan 63.7% pada citra akuisisi musim kemarau. Sedangkan akurasi terendah didapatkan dengan model SVM kernel Linier dengan persentase 53.2% pada citra akuisisi saat musim hujan, dan 52.7% pada citra akuisisi saat musim kemarau. Penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi sangat dipengaruhi oleh pengaturan parameter algoritma pemelajaran mesin. Pemilihan nilai parameter yang tepat dapat menghasilkan akurasi yang lebih baik. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan yang cukup signifikan antara hasil klasifikasi pada musim yang berbeda, yang memerlukan pendalaman lebih jauh di masa mendatang., Agricultural sector, especially plantation sub-sector, greatly contributes to Indonesian economy. Plantation commodities commonly cultivated in Indonesia include rubber and oil palm. Planning, development, and monitoring over plantations and agricultural fields often take the advantage of remote sensing technology to facilitate appropriate decision making. Mapping using optical imageries is often hampered by Indonesia's climatic conditions. Clouds and fogs can obstruct objects during data acquisition. In hilly and mountainous areas, the frequency of cloud coverage is generally higher than in plain areas. Therefore, this study examined Sentinel-1 radar which can operate in all weather conditions so as to minimize atmospheric effects. However, Sentinel-1 has yet been widely studied in hilly/mountainous areas, so that terrain impact on illumination and its ability to separate land cover classes are yet to be fully understood. Land cover classification was carried out using machine learning approach to compare the performance of Support Vector Machines (SVM) and Random Forests (RF) classification. Highest accuracy of RF was obtained in rainy season with 64.8% overall accuracy and 63.7% overall accuracy in dry season, while the lowest accuracy of SVM was achieved during dry season with 52.7% overall accuracy, and 53.2% overall accuracy in rainy season. This study showed that the accuracy is strongly influenced by parameter setting of machine learning algorithms. Selection of suited parameter values can yield a better accuracy. The results indicate that accuracy difference is expected when season is taken into account. This warrants further studies in the future.
Keyword: Land cover, random forest, Sentinel-1, support vector machine

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: