Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Beberapa tahun terakhir terjadi penyakit pada tanaman karet yang disebabkan oleh jamur Pestalotiopsis sp yang menyebabkan gugur daun karet secara massif. Pestalotiopsis sp tumbuh dan berkembang pada wilayah dengan curah hujan dan kelembaban udara yang cukup tinggi dan lembab. Kebun Pusat Penelitian Karet Sembawa merupakan kebun yang digunakan dalam melakukan penelitian dan mengembangkan tanaman karet. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji secara spasial dan temporal fenomena gugur daun tanaman karet akibat Pestalotiopsis sp serta curah hujan dan kelembaban pada wilayah kebun Pusat Penelitian Karet Sembawa. Sentinel 2A merupakan citra satelit yang memiliki resolusi spasial dan temporal yang cukup baik dan sering digunakan dalam melakukan monitoring tanaman khususnya hutan dan perkebunan. NDVI digunakan dalam yang mendeteksi tingkat gugur daun pada tanaman karet melalui citra Sentinel 2A. Curah hujan dan kelembaban didapatkan melalui citra CHIRPS dan SMAP. Terdapat hubungan yang cukup signifikan antara nilai NDVI dengan tingkat gugur daun tanaman karet. Pada Agustus 2020 terjadi gugur daun karet secara alami dengan rendahnya tingkat curah hujan dan kelembaban pada wilayah kebun. Desember 2020, Maret, Mei dan November 2021 terjadi gugur daun akibat serangan Pestalotiopsis sp yang ditandai dengan tingginya nilai curah hujan dan kelembaban. Tingkat gugur daun karet akibat Pestalotiopsis sp memiliki hubungan yang signifikan dengan curah hujan secara spasial dan temporal. Kelembaban tidak memiliki korelasi yang cukup signifikan dengan kejadian gugur daun karet. ......In recent years there has been a disease in rubber plants caused by the fungus Pestalotiopsis sp which causes massive rubber leaf falls. Pestalotiopsis sp grows and develops in areas with high and humid rainfall and humidity. The Sembawa Rubber Research Center garden is a garden for conducting research and developing rubber plants. This study aims to examine the phenomenon of leaf fall of rubber plants due to Pestalotiopsis sp spatially and temporally as well as the influence of rainfall and humidity factors in the garden area. Rubber leaf fall was calculated using the vegetation index and %treecover from Sentinel 2A images and drone images. Rainfall and humidity were obtained through CHIRPS and SMAP images. The results showed a significant relationship between the NDVI value and the leaf fall rate of rubber plants. Rubber leaf fall rate due to Pestalotiopsis sp has a significant relationship with rainfall spatially and temporally. Meanwhile, the humidity did not have a significant correlation with the incidence of rubber leaf falls. Natural leaf fall occurred in August 2020 marked by low levels of rainfall and humidity. December 2020, March, May, and November 2021, leaves fall due to the attack of Pestalotiopsis sp which is characterized by high rainfall and humidity values.

Abstrak :
Tanaman karet sebagai tanaman yang dapat berperan penting dalam penyerapan serta penyimpanan karbon. Penyerapan karbon dilakukan sebagai salah satu upaya untuk mengurangi efek gas rumah kaca di atmosfer. Kapasitas penyerapan stok karbon pada tanaman karet dapat dilihat dari nilai biomassa yang dimilikinya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persebaran stok karbon tanaman karet dan hubungannya dengan umur tanaman karet. Persebaran stok karbon di daerah wilayah penelitian dengan menggunakan pendekatan indeks vegetasi, serta analisis regresi dan deskriptif. Indeks vegetasi yang digunakan yaitu MSAVI, OSAVI, SAVI, GNDVI, dan ARVI yang diperoleh dari pengolahan citra satelit Sentinel 2- A. Nilai biomassa pada tanaman karet didapatkan dari persamaan alometrik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persebaran stok karbon hampir di seluruh wilayah Pusat Penelitian Karet Sembawa. Hubungan umur tanaman karet dengan nilai stok karbon cenderung rendah karena dipengaruhi oleh jenis klon, pengelolaan tanaman karet, dan penyakit tanaman karet. ......Rubber is a plant that can play an important role in carbon sequestration and storage. Carbon sequestration is carried out as an effort to reduce the effect of greenhouse gases in the atmosphere. The absorption capacity of carbon stock in rubber plants can be seen from the value of its biomass. This study aims to analyze the distribution of carbon stock in rubber plants and its relationship with the age of rubber plants. The distribution of carbon stock in the study area using a vegetation index used is MSAVI, OSAVI, SAVI, GNDVI, and ARVI obtained from processing the Sentinel 2-A satellite imagery. The value of biomass in rubber plants is obtained from the allometric equation. The results showed that the carbon stock distribution in almost all areas of the Sembawa Rubber Research Centre The relationship between the age of rubber plants and the value of carbon stock tends to be low due to it is influenced by the type of clone, management of rubber plants, and rubber plant diseases.

Abstrak :
Tanaman karet menjadi komoditas perkebunan yang sangat penting di Kabupaten Sukabumi khusunya di perkebunan PTPN VIII Cibungur, karena hasil produk olahannya memiliki banyak manfaat dalam kehidupan masyarakat di sekitarnya. Maka perlu dilakukan adanya pemantauan mengenai kesehatan tanaman karet guna menjaga kualitas dan hasil produksi karet. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui persebaran kesehatan tanaman karet dan menganalisis hubungan kesehatan tanaman karet dengan menerapkan teknik pengindraan jauh. Teknik penginderaan jauh dalam penelitian ini menggunakan multispectral UAV. Analisis penelitian dilakukan dengan identifikasi kondisi tanaman menggunakan indeks vegetasi tanaman yaitu metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Data yang digunakan adalah data citra ortofoto NIR dan Red yang diperoleh dari perekaman langsung dengan mengggunakan multispketral UAV. Didapatkan bahwa secara keseluruhan kesehatan tanaman karet di kawasan perkebunan karet PTPN VIII Cibungur didominasi oleh tingkat kesehatan baik dengan persentase sebersar 56%, tanaman yang memiliki tingkat kesehatan buruk hanya 3% dari total luas perkebunan karet. Hasil sebaran tanaman karet menunjukan bahwa tanaman dengan kondisi sangat baik berada dibagian barat dan timur lokasi penelitian. Kesehatan tanaman karet dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti kondisi curah hujan, jenis tanah dan lereng. ......Rubber plants are very important plantation commodities in Sukabumi Regency, especially in the PTPN VIII Cibungur plantation, because the processed products have many benefits in the lives of the surrounding community. So it is necessary to monitor the health of rubber plants in order to maintain the quality and yield of rubber production. This research was conducted to determine the distribution of rubber plant health and to analyze the relationship between rubber plant health by applying remote sensing techniques. The remote sensing technique in this study uses a multispectral UAV. Research analysis was carried out by identifying plant conditions using a plant vegetation index, namely the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) method. The data used are NIR and Red orthophoto image data obtained from direct recording using a multispectral UAV. It was found that the overall health of rubber plants in the rubber plantation area of PTPN VIII Cibungur was dominated by good health with a percentage of 56%, plants with poor health were only 3% of the total area of rubber plantations. The results of the distribution of rubber plants showed that plants with very good conditions were located in the western and eastern parts of the study site. The health of rubber plants is influenced by several factors, such as rainfall conditions, soil types and slopes.

Abstrak :
Tanaman karet merupakan salah satu komoditas utama ekspor Indonesia. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, produksi karet di Indonesia mengalami penurunan. Hal tersebut disebabkan karena adanya penyakit gugur daun yang disebabkan oleh jamur Pestalotiopsis sp.. Berkembangnya teknologi artificial intelligence dengan pendekatan deep learning mampu melakukan pendeteksian pada penyakit ini dengan menggunakan data citra. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan algoritma deep learning yang diterapkan pada data berbentuk visual atau citra. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Residual Network 50 (ResNet-50). Pada penelitian ini juga digunakan Transfer Learning yang merupakan sebuah model yang dapat diajarkan dan disempurnakan untuk suatu kegiatan dan kemudian bisa diterapkan pada kegiatan lain. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah data daun karet yang berjumlah 1629 data yang dibagi dalam 5 kelas yaitu level 0 atau sehat merupakan daun yang sehat, level 1 merupakan daun yang telah terbentuk bercak coklat yang merupakan gejala dari penyakit namun belum memiliki tanda-tanda perubahan warna, level 2 merupakan daun yang telah terbentuk banyak bercak cokelat disertai dengan adanya perubahan warna pada daun, level 3 merupakan daun yang mengalami kerusakan jaringan, perubahan warna menjadi cokelat atau kuning namun masih memiliki sedikit bagian daun yang berwarna hijau, level 4 merupakan daun yang mengalami kerusakan jaringan cukup parah, dipenuhi bercak cokelat dan telah berwarna cokelat menyeluruh. Dari hasil simulasi yang dilakukan, diperoleh hasil terbaik dengan rata-rata accuracy 96,01%, recall 95,888%, dan precision 96,184% dengan running time rata-rata running time 69,759 detik. ......Rubber plants are one of Indonesia's main export commodities. However, in recent years, rubber production in Indonesia has experienced a decline. This is due to the presence of the leaf fall disease caused by the Pestalotiopsis sp. fungus. The advancement of artificial intelligence technology using deep learning approaches enables the detection of this disease using image data. The Convolutional Neural Network (CNN) is a deep learning algorithm applied to visual or image data. In this study, researchers utilized the Convolutional Neural Network (CNN) method with the Residual Network 50 (ResNet50) architecture. Transfer Learning was also employed in this research, which involves training and refining a model for one task and then applying it to another task. The dataset used in this study consists of 1629 rubber leaf samples divided into 5 classes: level 0, representing the healthy leaves; level 1, indicating leaves with brown spots, a symptom of the disease, but without major visible color changes; level 2, comprising of leaves with numerous brown spots accompanied by slight color changes; level 3, representing leaves with tissue damage, a color change from green to brown or yellow, but still retaining some green parts; and level 4, depicting leaves with severe tissue damage, extensively covered in brown spots and having turned completely brown. The simulation results showed the best outcome with an average accuracy of 96.01%, recall of 95.888%, and precision of 96.184%, with an average running time of 69.759 seconds.

Abstrak :
Indonesia menempati posisi kedua sebagai negara penghasil karet alami di dunia. Karet alami memiliki nama lain yaitu lateks. Belakangan ini produksi lateks di Indonesia menurun. Salah satu faktor penyebab menurunnya produksi lateks Indonesia adalah penyakit gugur daun. Jamur Pestalotiopsis sp. adalah salah satu jamur yang dapat menyebabkan penyakit gugur daun. Penyakit gugur daun yang disebabkan oleh jamur ini pertama kali terjadi di Indonesia pada tahun 2016 di Sumatera Utara. Penyakit tersebut menyebabkan tanaman karet menggugurkan daun sebelum waktunya sehingga menyebabkan produksi lateks berkurang. Cadangan makanan pohon karet lebih banyak dialokasikan untuk menumbuhkan kembali daun yang telah gugur dibanding untuk memproduksi lateks. Luas lahan pohon karet di Indonesia yang terinfeksi penyakit gugur daun Pestalotiopsis sp. sudah mencapai 30.328,84 hektar pada tahun 2021 menyebabkan penurunan produksi lateks hingga 30%. Pendeteksian penyakit gugur daun dapat dilakukan secara morfologi yaitu dengan pegamatan pada daun. Gejala penyakit gugur daun yang disebabkan oleh Pestalotiopsis sp. adalah munculnya bintik cokelat pada tulang daun yang lama kelamaan berkembang menjadi bintik cokelat gelap. Bintik tersebut kemudian membesar, menyebabkan daerah di sekitar daun mengalami nekrosis kemudian gugur. Kekurangan dari pendeteksian secara morfologi adalah memerlukan waktu dan tenaga yang cukup besar, serta keahlian khusus di bidang tanaman karet. Dalam penelitian ini, akan dilakukan pendeteksian penyakit gugur daun yang disebabkan oleh jamur Pestalotiopsis sp. dengan bantuan machine learning untuk mengurangi tenaga dan waktu yang diperlukan dalam mendeteksi penyakit gugur daun. Model machine learning akan menerima input data citra daun tanaman karet. Model yang digunakan dalam pendeteksian adalah k-means clustering untuk mensegmentasi data citra daun karet, convolutional autoencoder untuk melakukan fitur ekstraksi pada data citra hasil segmentasi dan suppport vector machine sebagai classifier. Dari hasil eksperimen dengan 5 kali percobaan didapat accuracy testing sebesar 62,91%, accuracy training sebesar 78,50%. Accuracy testing dan accuracy training memiliki perbedaan yang cukup signifikan menandakan model mengalami overfitting. Overfitting terjadi ketika dataset yang tersedia hanya sedikit, pada penelitian ini yaitu 257 data citra namun, model yang dilatih kompleks. Sehingga diperlukan penambahan data citra untuk menghindari overfitting dan meningkatkan accuracy dari model. ......Indonesia occupy the second position as a natural rubber producing country in the world. Natural rubber has another name, namely latex. Recently, latex production in Indonesia has declined. One of the factors causing the decline in Indonesian latex production is leaf fall disease. The fungus Pestalotiopsis sp. is one of the fungi that can cause leaf fall disease. Leaf fall disease caused by this fungus first occurred in Indonesia in 2016 in North Sumatra. The disease causes rubber plants to drop their leaves prematurely, causing reduced latex production. Rubber tree food reserves are allocated more to regrow fallen leaves than to produce latex. The area of rubber trees in Indonesia infected with the Pestalotiopsis sp. leaf fall disease. has reached 30,328.84 hectares in 2021 causing a decline in latex production by up to 30%. Disease detection can be done morphologically by observing the leaves. Symptoms of leaf fall disease caused by Pestalotiopsis sp. is the appearance of brown spots on the veins of the leaves which over time develop into dark brown spots. These spots then enlarge, causing the area around the leaves to experience necrosis and then fall. The drawback of morphological detection is that it requires a lot of time and effort, as well as special expertise in the field of rubber plantations. In this research, we will detect leaf fall disease caused by the fungus Pestalotiopsis sp. with the help of machine learning to reduce the effort and time needed to detect leaf fall disease. The machine learning model will be using image of rubber plant leaves as input data. The model used in the detection is k-means clustering to segment rubber leaf image data, convolutional autoencoder to perform feature extraction on segmented image data and support vector machine as a classifier. From the experimental results with 5 trials obtained testing accuracy of 62.91%, training accuracy of 78.50%. Accuracy testing and accuracy training have significant differences indicating that the model is overfitting. Overfitting occurs when the available dataset is only a few, namely 257 image data but the model being trained is complex. So it is necessary to add image data to avoid overfitting and increase the accuracy of the model.