Judul: Prediksi LAI, SPAD, dan Yield Padi Menggunakan Data Hyperspectral dengan Algoritme Partial Least Square Regression (PLSR)
Abstrak: Hyperspectral is a new technology in remote sensing which exploits hundred of bands. Pusat Teknologi Inventarisasi Sumber Daya Alam Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (PTISDA BPPT) applies hyperspectral in agriculture for yearly yield prediction. In this research, Leaf Area Index (LAI), number of chlorophyll (SPAD), and yield paddy yearly has been predicted with data hyperspectral using partial least square regression (PLSR) algorithm. Region used are Indramayu and Subang; the growth periods of paddy are vegetative, reproductive and ripening, while the heights of the spectral acquisition are 10 cm, 50 cm, and Hymap (2000 m). The data is owned PTISDA BPPT in cooperation with ERSDAC Japan. This research predicted R2 maximum for LAI 0.9500, SPAD 0.5262, and yield 0.4921. By using PLSR, LAI values can be predicted quite well, but not for the SPAD values and yield. This could be due to measurement error in the instrument of SPAD, while errors of yield are probably due to using a small area to represent a large area.
Keyword: 

Judul: Prediksi Crop Variabel Tanaman Padi Pada Data Hyperspectral Menggunakan Algoritme Backpropagation Neural Network
Abstrak: Hyperspectral is a new technology in remote sensing which exploits hundreds of bands. Pusat Teknologi Inventarisasi Sumber Daya Alam Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (PTISDA BPPT) applies hyperspectral in agriculture for yearly yield prediction. In this research, Leaf Area Index (LAI), number of chlorophyll (SPAD), and yearly paddy yield has been predicted with hyperspectral data using backpropagation neural network (BPNN) algorithm. The regions used are Indramayu and Subang; the growth periods of paddy are vegetative, reproductive and ripening, while the heights of the spectral acquisition are 10 cm, 50 cm, and Hymap (2000 m). The data was obtained in cooperation between PTISDA BPPT and ERSDAC Japan. In this study, three test procedures were conducted using backpropagation neural network algorithm, where the first and second procedures used Weka to predict the R2 and RMSE of LAI, SPAD, and yield. Prediction results show high accuracy for LAI but not for SPAD and yield. The third procedure used IDL for prediction yield RMSE, with a satisfactory result : an error value of 0.10153786.
Keyword: 

Judul: Anatomi otot daerah manus monyet ekor panjang (Macaca fascicularis)
Abstrak: Macaca fascicularis dinamakan monyet ekor panjang karena ukuran ekornya panjang, kira-kira sama dengan panjang bagian kepala dan badannya (Napier dan Napier, 1967), selain itu M. fascicularis disebut juga "crab-eating monkey" karena kepiting merupakan salah satu jenis pakan yang paling disukai oleh monyet ini. Satwa primata merupakan hewan yang cocok sebagai hewan model untuk manusia karena kedekatan hubungan filogenetis serta kemiripan anatomis, fisiologis, biokimiawi dan respon farmakologisnya dengan manusia dibandingkan hewan percobaan lainnya (Sajuthi, 1984). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui susunan otot daerah manus beserta origo dan insersionya guna melengkapi data dasar anatomi otot pada M. fascicularis. Penelitian ini menggunakan enam kaki depan kiri dan tiga kaki depan kanan M. fascicularis yang telah diawetkan dalam formalin 10%. Pengamatan yang dilakukan meliputi morfologi dan susunan masing-masing kelompok otot lengkap dengan origo dan însersionya, kemudian membandingkan dengan literatur mengenai morfologi dan susunan otot daerah manus tangan manusia. Hasil pengamatan morfologi luar sebeluın dilakukan penguakan kulit terlihat bagian dorsal kaki depan monyet ekor panjang ditutupi oleh rambut yang berwarna coklat kehitam-hitaman. Sedangkan bagian distal tidak ditumbuhi rambut, berkulit tebal, mempunyai bungkul-bungkul yang terbagi dengan jelas dan mempunyai gambaran sidik telapak dan jari. Otot-otot mamus M. fascicularis terdiri atas tiga kelompok otot yaitu kelompok thenar, hypothenar dan palmar. Kelompok otot thenar terdiri atas empat otot yaitu m. abductor pollicis brevis, m. opponens pollicis, m. flexor pollicis brevis dan m. adductor pollicis. Keempat otot pada kelompok thenar ini berbeda origonya dengan manusia. Musculus abductor pollicis brevis pada M. fascicularis berorigo di os navicularis dan os sesamoideum. Pada manusia kedua tulang ini tidak ada. Pada manusia otot ini berorigo pada retinaculum flexorum, bungkul os scaphoideum, os trapezium dan berkas tendo dari m. abductor pollicis longus. Musculus opponens pollicis pada M. fascicularis berorigo di ligamentum carpi transversum dan tendo dari m. abductor pollicis longus. Pada manusia otot ini berorigo pada retinaculum flexorum dan bungkul os trapezium, Musculus flexor pollicis brevis pada M. fascicularis dan manusia terbagi menjadi dua caput yaitu caput superficial dan caput profundal. Kedua caput pada M. fascicularis memiliki origo yang berbeda dengan manusia. Caput superficial pada M. fascicularis berorigo di ligamentum carpi transversum, sedangkan caput profundal berorigo di proksimal os metacarpal II sisi radial dan os trapezoideum sisi ulnar. Pada manusia, caput superficial berorigo pada retinaculum flexorum dan os trapezium, sedangkan caput profundal pada os trapezoideum dan os capitatum. Musculus adductor pollicis pada M. fascicularis dan manusia terbagi menjadi dua caput yaitu caput obliquus dan caput transversum. Kedua caput pada M. fascicularis memiliki origo yang berbeda dengan manusia. Pada M. fascicularis, caput obliquus berorigo pada os trapezoideum sedangkan caput transversum berorigo pada proksimal os metacarpal II dan III. Pada manusia, caput obliquus berorigo pada os capitatum dan proksimal os metacarpal II dan III, sedangkan caput transversum berorigo pada os metacarpal III dan beberapa serabutnya akan bersatu dengan m. adductor pollicis caput obliquus dan m. interossea palmaris 1…dst
Keyword: