Judul: Development of weed control method in precision farming based on multi agent computing
Abstrak: Weed control practices commonly performed on crop farming are preemergence during land preparation and after planting. Weed control in land preparation activities are carried out with a view to facilitate the work of machinery and equipment, while post emerge applications done with a view to ensure main crops can survive in the critical period which the competition of main crop and weeds tend to be very tight. Machine vision system allows monitoring of plant diseases or nutrient deficiencies for proper treatment. Selection of weed control scenarios in agricultural land varies considerably depending on several factors. Failure of weeds control is not only caused by errors in identifying weed species, density and selection of herbicides attack but also weather conditions such as wind, temperature, relative humidity and rainfall affect the effectiveness of spraying applications and potential waste by run-off and drift. Supervisory system allows users to select the type of technology and the best weed control scenario. The purpose of this research are : 1) to design supervisory system to determine the type of technology and rate of the herbicide applicator and spray the control precision farming practices based on multi-agent systems and 2) to design the method to identify main plants and weeds, and weeds attack density analysis using the parameters contained in the image. The supervisory system design consists of user preference and dialogue, knowledge module and an inference engine. Knowledge modul contains a collection of several modules related to weed control including the basis of intelligent systems, technologies database, and parallel computing base. Multi intelligent agents on the basis of intelligent system modules were involved in weed control activities in accordance with the needs on the field. Forward velocity target is achieved by operating multiple processors in parallel where each processor is dedicated to perform a particular job through an intelligent agents. Location accuracy and spraying dosage accuracy are designed by dividing the image into several segments in accordance with the size of the applicator width. Image partition method gives an application map that will guide the equipment to distribute the herbicide more precisely in therm of dose and location. In a pre-emerge application during land preparation, weed control system with 4 agents showed speed up values of 3.775 on 100 000 to unlimited the number of jobs, with an efficiency of 93.88%. While on post emerge application, weed control system with 4 agents shows the value of speed up reaches 3.814 on 100 000 to unlimited the number of jobs with an efficiency of 95.35% .
Keyword: 

Judul: Multi-drone Coordination for Precision Farming Using the K-Means Clustering Algorithm & Intelligent Optimization Method
Abstrak: Metode manajemen pertanian yang dilakukan saat ini dapat menyebabkan pencemaran lingkungan melalui penggunaan pestisida yang berlebihan. Pemberian pestisida pada tanaman dapat didasarkan pada tingkat kesehatan suatu tanaman sehingga dosisnya akan tepat. Hal tersebut dapat diatasi dengan menggunakan teknologi drone, dimana drone dapat difungsikan untuk memetakan kesehatan tanaman dan menyemprotkan pestisida. Pada lahan yang luas penggunaan satu unit drone penyemprot akan memerlukan waktu dan tenaga yang besar, oleh karena itu perlu digunakan beberapa unit drone yang terkoordinasi. Salah satu algoritma yang digunakan untuk merancang rute drone adalah ACO, namun terdapat beberapa parameter ACO yang harus ditetapkan secara manual (satu persatu) dimana nilainya belum menjamin akan menghasilkan hasil akhir yang optimal. Dari beberapa hal diatas, perlu dirancang suatu strategi yang tujuannya agar dapat merancang rute terbang beberapa unit drone pemyemprot berdasarkan tingkat kesehatan tanaman. Rute terbang tersebut dirancang dengan menggunakan algoritma ACO yang dioptimasi dengan algoritma GA dan 3Opt. Manfaat dari penelitian ini adalah dihasilkannya metode untuk dapat membuat database titik-titik dengan parameter tingkat kesehatan tanaman dan strategi untuk membuat rute terbang beberapa unit drone penyemprot. Drone mapping melakukan penerbangan untuk mengambil citra lahan yang akan disemprot. Data citra diolah dengan menggunakan pendekatan NDVI untuk menghasilkan data tingkat kesehatan tanaman yang divalidasi dengan data lapangan. Citra tersebut digunakan untuk membuat titik-titik target terbang drone penyemprot dengan memperhatikan ketinggian terbang dan kekuatan semprot nozzle. Titik-titik tersebut digunakan sebagai dataset untuk merancang rute terbang beberapa drone penyemprot. Dataset apabila terlalu luas maka digunakan K-Means clustering untuk membagi menjadi beberapa area. ACO digunakan untuk mengalokasikan drone ke titik-titik, GA berfungsi untuk mengoptimasi beberapa parameter ACO dan 3Opt berperan melakukan optimasi hasil secara lokal. Dari pengolahan dihasilkan data tingkat kesehatan tanaman dengan akurasi 96%. Data titik-titik target drone dibuat dengan dimensi 2 x 2 meter sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Digunakan sebanyak 63 titik sebagai dataset pengujian strategi perancangan rute. Dengan menggunakan GA, rute yang lebih optimal akan dihasilkan seiring dengan bertambahnya generasi. GA juga berhasil melakukan optimasi beberapa parameter ACO secara otomatis, tidak perlu dicari satu persatu secara manual. Penggunaan 3Opt mampu memberikan efisiensi rute yang dihasilkan sebesar 4% dibandingkan hanya menggunakan ACO dan GA. Terdapat dua variabel yaitu panjang rute dan waktu komputasi, dimana panjang rute merupakan prioritas utama dikarenakan lebih nyata dampaknya ketika dilakukan misi penyemprotan secara langsung pada lahan pertanian., Current agricultural management methods can cause environmental pollution through excessive use of pesticides. Applying pesticides to plants can be based on the health level of a plant so that the dose will be correct. This can be overcome by using drone technology, where drones can be used to map plant health and spray pesticides. On large areas of land, using one drone spraying unit will require a lot of time and energy, therefore it is necessary to use several coordinated drone units. One of the algorithms used to design drone routes is ACO, however, several ACO parameters must be set manually (one by one) whose values do not guarantee that they will produce optimal final results. Based on the things above, it is necessary to design a strategy whose aim is to be
Keyword: ACO, GA, K-Means, Pertanian Presisi, 3Opt

Judul: Sifat optik dan sifat listrik diode schottky film Barium Titanat (BaTiO3) berstruktur emas - BaTiO3 (Metal – ferroelektrik)
Abstrak: Diode Schottky (emas - BaTiO3) berhasil dibuat dengan ditumbuhkan di atas permukaan interdigital electrode berbahan emas(Au) menggunakan metode Chemical Solution Deposition (CSD) . Film BaTiO3 dibuat dengan proses annealing pada suhu 400oC dengan variasi holding time annealing 4 jam dan 10 jam. Karakterisasi sifat optik diode Schottky dilakukan menggunakan UV-Vis Spektrofotometer untuk memperoleh nilai energi gap Film BaTiO3. Nilai energi gap BaTiO3 pada dua perlakuan holding time annealing 4 jam dan 10 jam sebesar 3.27 eV dan 3.21 eV dan nilai energi gap tersebut termasuk dalam kategori semikonduktor. Karakterisasi sifat listrik diode Schottky dilakukan menggunakan LCR Meter yang didapatkan nilai konduktivitas listrik pada Holding time annealing 10 jam lebih besar daripada 4 jam. Kemudian, didapatkan nilai impedansi yang menunjukkan bahwa pada holding time annealing 4 jam lebih besar daripada holding time 10 jam. Didapatkan pula nilai konstanta dielektrik yang menunjukkan pada waktu holding time annealing 4 jam lebih besar daripada 10 jam.
Keyword: Barium titanat, diode schotty, ferroelektrik, sifat optik, sifat listrik, emas, metal