Judul: Classification of Oil Palm Harvest Age Based on Electrical Properties Using Principal Component Analysis and Mahalanobis Distance
Abstrak: Kandungan minyak buah kelapa sawit berkaitan dengan kematangan buah. Biasanya kandungan minyak dan kematangan sawit diduga dari warna dan jumlah buah lepas tandan dengan hasil yang variatif karena bersifat subjektif. Penelitian ini bertujuan menentukan karakteristik sifat listrik buah kelapa sawit pada berbagai umur panen dan mengklasifikasikan umur panen kelapa sawit berdasarkan sifat listriknya. Sampel yang digunakan sebanyak 60 buah kelapa sawit dengan 10 umur panen. Nilai impedansi listrik diukur pada frekuensi 50 Hz – 5 MHz. Sifat kimia diukur secara destruktif. Spektrum impedansi dibagi 2 kelompok yaitu seluruh spektrum impedansi (50 Hz – 5 MHz) dan spektrum impedansi (50 – 100 Hz). Kemudian dilakukan pretreatment spektrum dan diklasifikasi menggunakan principal component analysis dan mahalanobis distance (MD). Hasil klasifikasi 10 umur panen berdasarkan impedansi listrik pada frekuensi 50 Hz – 5 MHz cukup baik dengan total varian kumulatif sebesar 80,00% menggunakan PC1 dan PC2, sedangkan dengan 3 kelompok umur panen menghasilkan total varian kumulatif sebesar 88,00%. Klasifikasi 3 kelompok umur panen menggunakan MD menghasilkan akurasi pengelompokkan sebesar 93,30%. Sedangkan klasifikasi 10 umur panen berdasarkan impedansi listrik pada frekuensi 50 – 100 Hz menunjukkan hasil lebih baik, dengan total varian kumulatif PC1 dan PC2 sebesar 97,00%. Klasifikasi menggunakan mahalanobis distance menghasilkan akurasi tinggi mencapai 100,00%.
Keyword: klasifikasi, mahalanobis distance, sifat listrik, kelapa sawit, principal component analysis

Judul: Perbandingan Pengklasifikasian Metode Support Vector Machine dan Random Forest (Kasus Perusahaan Kebun Kelapa Sawit)
Abstrak: Kelapa sawit adalah salah satu komoditi unggulan yang menopang perekonomian di Indonesia. Salah satu perusahaan yang bergerak di sektor perkebunan kelapa sawit memiliki 146 unit kebun kelapa sawit. Pengoptimalan produksi kelapa sawit sangat penting dilakukan sehingga diperlukan pengklasifikasian status unit kebun. Pengklasifikasian bertujuan untuk memprediksi unit kebun baru dan melihat peubah yang paling penting dalam proses pemodelan. Peubah yang digunakan adalah status unit kebun sebagai peubah respon dan sembilan peubah penjelas yaitu luas panen, curah hujan, buah normal, produksi tandan buah segar, brondolan, produksi, prestasi panen, luas kelompok pusingan panen, dan tenaga kerja. Proses pengklasifikasian dilakukan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan random forest untuk melihat metode mana yang paling baik. Data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji dengan sepuluh kali iterasi sehingga dihasilkan sepuluh model pada setiap metode. Evaluasi hasil model dilakukan dengan membandingkan nilai akurasi, skor F1, dan nilai Area Under Curve (AUC). Hasil pemodelan menunjukkan bahwa metode random forest memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan metode SVM. Nilai rataan performa metode random forest pada akurasi, skor F1, dan AUC berturut-turut yaitu 90%, 86%, dan 89%. Peubah prestasi panen, brondolan, luas panen, curah hujan, dan luas kelompok pusingan panen adalah peubah penting yang berkontribusi lebih dari 10% dalam model. Hasil penelitian digunakan untuk proses evaluasi dan pengembangan perusahaan sawit dengan memerhatikan hasil peubah penting yang memengaruhi produktivitas dan hasil prediksi unit kebun baru., Palm oil is one of the leading commodities that support the economy in Indonesia. One of the companies engaged in the oil palm plantation sector has 146 units of oil palm plantations. It is very important to optimize oil palm production, so it is necessary to classify the status of plantation units. Classification aims to predict new plantation units and find the most important variables in the modeling process. The variables used were the status of the garden as a response variable and nine explanatory variables, namely harvested area, rainfall, percentage of normal fruit, fresh fruit bunches production, oil palm loose fruits, production, harvest job performance, harvesting rotation, and farmers. The classification process is carried out using the Support Vector Machine and Random Forest methods to find which method is the best. The data is divided into 80% training data and 20% test data with ten iterations so that ten models are produced for each method. Comparing accuracy value, F1 score, and Area Under Curve (AUC) to evaluate the model. The modeling results show that the random forest method has better performance than the SVM method. The random forest has an average of accuracy, F1 score, and AUC, respectively, is 90%, 86%, and 89%. Variables of harvest job performance, oil palm loose fruits, harvested area, rainfall, and harvesting rotation are important variables that contribute more than 10% of the model. The results of the research are used for the evaluation and development process of oil palm companies by taking into account the result of important variables that affect productivity and predictive results of new plantation units.
Keyword: units of oil palm, classification, Support Vector Machine, random forest

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: