Judul: Estimasi Kadar Nitrogen Tanaman Padi Menggunakan Spectral Reflectance.
Abstrak: Dalam budidaya tanaman padi, pemantauan merupakan salah satu aspek yang sangat penting untuk menjaga kualitas tanaman padi. Kandungan nitrogen merupakan salah satu hal yang sangat menarik untuk menjadi indikator dalam proses pemantauan dan manajemen pada tanaman. Hal ini karena nitrogen memiliki peran yang sangat penting dalam proses fotosintesis, produktivitas tanaman dan mempengaruhi siklus karbon dan oksigen. Permasalahan pada tanaman padi tidak hanya terjadi saat tanaman mengalami kekurangan kandungan nitrogen, namun kelebihan kandungan nitrogen juga menyebabkan berbagai permasalahan seperti produktivitas menurun, dan biaya budidaya yang tidak efisien. Penelitian ini fokus meneliti hubungan antara spectral reflectance Near Infrared (NIR) pada panjang gelombang 700 nm – 1075 nm. Tujuan dari penelitian ini adalah mengestimasi kadar nitrogen tanaman padi dengan menggunakan data spektral spectral reflectance yang diperoleh dari spektrometer sehingga diharapkan dapat membantu dalam menentukan takaran kandungan nitrogen yang efisien pada tanaman padi. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data nitrogen yang diperoleh dari uji lab dan data spectral reflectance yang diperloleh dari spektrometer. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap yaitu pengambilan data spektral menggunakan spektrometer dengan panjang gelombang 400 nm – 1075 nm dan pengambilan data kandungan nitrogen yang dibantu oleh laboratorium Agronomi, IPB. Data yang digunakan sebanyak 45 data. Data dibagi menjadi 30 data training dan 15 data testing menggunakan 3-fold cross validation. Proses selanjutnya dilakukan pemodelan data menggunakan regresi linier dan Artificial Neural Network (ANN). Pemodelan menggunakan regresi linier dilakukan dengan menggunakan data NIR dengan panjang gelombang 700 nm – 1075 nm. Hasil yang diperoleh menyimpulkan bahwan metode regresi linier tidak cukup baik untuk estimasi kadar nitrogen. Hal ini dikarenakan hasil estimasi nitrogen menggunakan regresi linier sangat jauh dari nilai aktualnya dengan nilai RMSE yang masih sangat besar yaitu 0.46. Pemodelan menggunakan ANN pada data NIR dengan panjang gelombang 700 nm – 1075 nm menghasilkan nilai estimasi yang cukup baik dengan nilai RMSE yaitu 0.27. Akan tetapi, hasil yang diperoleh pada penelitian ini perlu divalidasi menggunakan dataset yang lebih banyak lagi.
Keyword: nitrogen, rice crop, spectral reflectance

Judul: Estimasi Nitrogen Tanaman Padi berdasarkan Reflectance Daun Menggunakan Artificial Neural Network
Abstrak: Nitrogen (N) merupakan salah satu nutrisi yang dibutuhkan tanaman dalam jumlah yang banyak. Ketersediaan N dalam tanaman perlu diestimasi sebelum pemupukan untuk menentukan tingkat pemberian pupuk N yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi kadar N padi (Oryza sativa, sp.) berdasarkan reflectance daun menggunakan Artificial Neural Network (ANN). Pada penelitian ini, 45 sampel daun diambil secara acak pada kondisi lingkungan yang beragam. Reflectance daun diukur menggunakan handheld spectroradiometer sedangkan kadar N aktual daun diukur menggunakan metode Kjeldahl. Data spectral reflectance pada saluran visible (daerah panjang gelombang 400−700 nm) dan kadar N aktual daun digunakan sebagai data input dan target dalam pembuatan model ANN. Teknik k-fold cross validation (k=3) digunakan untuk memilih model yang paling baik dan memperkirakan performa model secara keseluruhan. Hasilnya menunjukan model ANN dengan 17 neuron hidden layer secara relatif dapat mengestimasi N dengan baik. Hal ini dibuktikan dengan nilai root mean square error (RMSE) terkecil sebesar 0.23 dan akurasi tertinggi sebesar 93%. Penelitian ini menjanjikan untuk membantu petani untuk memprediksi kadar N tanaman padi sehingga mengoptimalkan pemberian pupuk N.
Keyword: ANN, Nitrogen, Padi, Reflectance, Kadar nitrogen, Warna daun, reflectance

Judul: Penggunaan Teorema Homeomorphy 2-Manifold dan Teorema Euler Poincare pada Torus 𝑇�� dan Simplicial Complex 𝐾��
Abstrak: Two dimensional topological spaces are said to be homeomorphic if they have the same topological invariant, where one of topological invariant used is an Euler characteristic. Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem and Euler Poincare’s Theorem are used to distinguish two topological spaces. Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem uses Euler characteristic to identify two dimensional topological spaces. Euler Poincare’s Theorem is an alternative way to find Euler characteristic with Betti number, which is topological invariant as well. The objective of this paper is to investigate the homeomorphism of torus 𝑇����� and simplicial complex 𝐾�����. Topological space torus and simplicial complex 𝐾����� have the same Euler characteristic, which is two. Based on Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem topological space torus 𝑇����� and simplicial complex 𝐾����� is homeomorphic.
Keyword: simplicial, torus, Euler, homeomorphism, topology