Judul: Sistem Pakar Perencanaan Budidaya Sorgum Berbasis Web
Abstrak: Indonesia memiliki lahan kritis luas yang dapat digunakan untuk budidaya sorgum. Sorgum dapat dimanfaatkan untuk pangan, pakan, dan energi. Budidaya sorgum masih sedikit dilakukan karena kurangnya informasi mengenai perencanaan budidaya sorgum. Tujuan penelitian ini adalah membuat sistem pakar yang dapat membantu masyarakat dalam merencanaan budidaya sorgum. Metode pengembangan sistem pakar perencanaan budidaya sorgum meliputi identifikasi masalah, akuisisi pengetahuan, validasi pengetahuan, pengembangan mesin inferensi, implementasi, pengujian, perbaikan, dan perawatan. Tahap perencanaan budidaya sorgum meliputi prinsip pemilihan lahan, tujuan pemanfaatan sorgum untuk pangan, pakan, dan bahan bakar. Pemilihan metode perencanaan meliputi perencanaan dengan kebutuhan panen per hari dan luas lahan manajemen. Hasil yang didapat dari konsultasi dengan pakar berupa luas lahan manajemen minimal, luas lahan manajemen per hari yang harus dikerjakan, potensi panen per hektar, dan rekomendasi budidaya yang meliputi pemilihan benih, pengolahan lahan, teknis penanaman, pemupukan, pemeliharaan, pemanenan, dan penanganan hasil panen. Sistem dijalankan berbasis web dengan bahasa pemrograman HTML, PHP, dan basis data MySQL. Hasil pengujian dengan menggunakan tiga perangkat lunak web browser (Internet Explorer v11.0.2, Google Chrome v43.0, dan Mozilla Firefox v48.0.2) menunjukkan bahwa sistem pakar dapat digunakan pada browser tersebut.
Keyword: Cultivation, Expert System, Sorghum, Planning, Web.

Judul: A Smart System for Estimating Harvest Time and Productivity of Forage Sorghum
Abstrak: Dalam pembiakan hewan ternak sapi, rumput adalah pakan utama. Upaya meningkatkan kualitas pakan tersebut dengan cara menambahkan makanan suplemen gizi, tentunya konsekuensi peningkatan biaya produksi terkait harga konsentrat. Maka salah satu alternatifnya dengan cara mengkombinasikan pakan utama dengan hijauan dengan kandungan sumber protein tinggi dan dengan biaya ekonomis seperti sorgum. Permasalahannya adalah untuk sorgum yang berkualitas baik memiliki siklus waktu tertentu saat kandungan biomasa, nutrisi dan kelayakan cerna dalam kondisi baik, sehingga dibutuhkan keputusan waktu panen yang tepat dan dukungan estimasi jumlah produksi serta kandungan kualitasnya. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model untuk mengestimasi waktu panen sorgum, model untuk mengestimasi jumlah produksi dan kandungan Acid Detergent Fiber (ADF) serta membuat prototipe sistem cerdas. Tahapan metode penelitian meliputi analisis pemahaman masalah, pengambilan data citra Sentinel-2, citra dari digital kamera, data observasi dan hasil laboratorium, tahapan praproses, tahap pemodelan, tahap evaluasi dan validasi untuk mendapatkan hasil akurasi yang baik, serta implementasi pengembangan prototipe sistem cerdas. Hasil penelitian untuk mengestimasi waktu panen sorgum dengan data citra Sentinel 2A menggunakan model algoritme Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur simple CNN layer (32, 64, 128) dan dropout 0,5 memiliki tingkat akurasi tertinggi yakni 0,9883 dibandingkan arsitektur lainnya. Estimasi produksi biomasa menggunakan algoritme Support Vector Regression (SVR) dengan kernel polynomial memiliki R-Squared tertinggi dibandingkan linear dan RBF yakni 0,7841 dan error terendah nilai MAE 0,0681. Sedangkan penelitian untuk estimasi kandungan ADF menggunakan algoritme model CNN dengan arsitektur Simple CNN dengan akurasi tertinggi 0,9750 dan error MAE terendah 1,4345 dibandingkan dengan arsitektur lainnya. Prototipe sistem cerdas ini menggunakan masing-masing model terpilih untuk estimasi waktu panen, estimasi produksi biomasa dan estimasi kandungan ADF. Pengembangan prototipe sistem cerdas ini menggunakan metodelogi iterative melalui tahapan requirement atau kebutuhan, tahap design and development termasuk membuatkan disain dengan use case diagram sistem cerdas, perancangan user interface untuk splash screen, menu utama screen estimasi panen, screen estimasi biomasa, screen estimasi kandungan ADF dan juga screen yang mencakup estimasi panen, bioasa dan estimasi kandungan ADF. Selanjutnya melalui tahapan testing dan tahapan implementasi termasuk dibuatkan deployment diagram. Kebaruan yang dalam penelitian ini adalah metode baru untuk estimasi waktu panen, estimasi produksi dan estimasi kandungan ADF, dengan menggabungkan ketiga model tersebut agar memberikan dampak solusi efisiensi biaya pakan ternak., In cattle breeding, grass is the main feed. Efforts to improve feed quality by adding nutritional supplements will increase production costs related to concentrate prices. So, one alternative is to combine the main feed with forage with a high protein source content and at an economical cost, such as sorghum. The problem is that good quality sorghum has a specific time cycle when the biomass content, nutrients, and digestibility are in good condition, so appropriate harvest time decisions are needed, as well as support for production quantity and quality estimates. This research aims to create a model to estimate sorghum harvest time, a model to estimate production biomass and Acid Detergent Fiber (ADF) content, and an intelligent system prototype. The stages of the research method include problem-understanding analysis, collecting Sentinel-2 image data, pictures from digital cameras, observation data, and laboratory results, preprocessing stages, modeling stages, evaluation, and validation
Keyword: estimasi panen sorgum, estimasi produksi sorgum, machine learning, sentinel-2, sistem cerdas

Judul: Invers Drazin dari Matriks Toeplitz Singular
Abstrak: Matriks Toeplitz adalah matriks yang setiap unsur pada diagonal utama bernilai sama dan setiap unsur pada subdiagonal yang bersesuaian dengan diagonal utama juga bernilai sama. Matriks singular adalah matriks yang tidak bisa ditentukan inversnya. Akan tetapi, dapat diupayakan untuk ditentukan inversnya menggunakan invers matriks yang diperumum. Invers Drazin merupakan salah satu jenis invers matriks yang diperumum. Pada karya ilmiah ini ditentukan invers Drazin dari matriks Toeplitz singular dengan menggunakan metode Leverrier Faddeev. Kemudian, ditentukan invers Drazin dari matriks Toeplitz singular yang direpresentasikan sebagai penjumlahan segitiga bawah dan segitiga atas matriks Toeplitz berdasar pada teorema Gohberg dan Semencul., Toeplitz matrix is a matrix in with element on the main diagonal has the same value and on the subdiagonal corresponding to the main diagonal also has the same value. Singular matrix is a matrix that has no inverse. However, it can be attempted to determine the inverse using a generalized inverse matrix. Inverse Drazin is a type of generalized matrix inverse. This paper discussed the inverse Drazin for a singular Toeplitz matrix using the Leverrier Faddeev method. Then, the Drazin inverse of the singular Toeplitz matrix which is represented as a sum of products of lower and upper triangular Toeplitz matrix based on Gohberg and Semencul theorem.
Keyword: inverse Drazine, singular Toeplitz matrix