Judul: Phosphorus Levels Estimation System of Peat Soil for Oil Palm Based on Image of Synthetic Apperture Radar (SAR) Sentinel-1
Abstrak: Industri kelapa sawit di Indonesia sangat potensial. Salah satu kendala industri kelapa sawit yaitu tingkat produktivitas yang masih rendah disebabkan oleh pemupukan yang kurang optimal. Penyediaan unsur hara yang proporsional diperlukan untuk meningkatkan produktivitas kelapa sawit. Salah satu unsur hara yang dibutuhkan oleh tanaman adalah fosfor. Penelitian ini menggunakan metode analisis citra satelit berbasis radar untuk menduga kadar nutrisi fosfor tanah. Pengambilan sampel tanah dilakukan dengan menyertakan titik koordinat pada setiap sampel di masing-masing wilayah agar dapat dideteksi menggunakan sistem radar pada satelit. Proses pengambilan citra disesuaikan dengan waktu pengambilan sampel. Citra yang telah sesuai dan diunduh kemudian dilakukan praproses untuk mengurangi derau. Nilai ekstraksi gelombang yang didapat kemudian dijadikan sebagai variabel independen yang berjumlah sebanyak sepuluh variabel serta hasil analisis nutrisi fosfor dari laboratorium ditetapkan sebagai variabel dependen. Data yang didapat kemudian dilakukan praproses pengolahan data yang terdiri dari seleksi pencilan, standarisasi data dan data balancing. Data hasil praproses dibagi menjadi data latih sebanyak 90% dan data uji sebanyak 10%. Model algoritma yang digunakan untuk analisis regresi adalah Random Forest Regressor. Evaluasi model dilakukan dengan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil MAPE terbaik yang dihasilkan model adalah 27.94% setelah dilakukan transformasi data dan penyesuaian hyperparameter pada model., The palm oil industry in Indonesia has a huge potential. The low rate of productivity brought on by inadequate fertilization is one of the issues affecting the palm oil industry. Increased oil palm productivity requires the provision of proportionate nutrients. Phosphorus is one of the nutrients that plants require. In this study, the amount of phosphorus in the soil is estimated using a radar-based satellite image processing technique. In order for the radar system on the satellite to detect each sample, the coordinates of each sample in each area are included in the soil sampling process. The image retrieval procedure is adjusted according to the sample period. The image that has been matched and downloaded is then preprocessed to reduce noise. The acquired wave extraction value was then applied as independent variables which contained ten variables, and the results of the laboratory analysis of phosphorus nutrition were determined as the dependent variable. The collected data is subsequently preprocessed for data processing, which involves outlier selection, data standardization, and data balancing. Data that has been preprocessed is split into 90% training data and 10% test data. After data transformation and hyperparameter adjustments, the best MAPE result the model produced was 27.94%.
Keyword: palm oil, phosphorus, peat soil, sentinel-1, random forest regressor

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: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: