Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Berdasarkan Sustainable Development Goals, salah satu cara untuk menurunkan angka kelaparan yang saat ini berjumlah 22,53 juta populasi di Indonesia adalah dengan meningkatkan riset dan teknologi yang berkaitan dengan produktivitas agrikultur. Salah satunya adalah dengan mengembangkan agrikultur terkontrol menggunakan greenhouse atau disebut dengan controlled environment agriculture. Dalam skripsi ini, penulis mengajukan sistem pemantauan dan pengontrolan multiple greenhouses berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan platform ThingSpeak. Sistem ini mampu mengontrol parameter lingkungan optimal pada greenhouse, sehingga tanaman diharapkan dapat tumbuh berkembang dengan baik. Sistem ini juga mampu mengontrol dan memantau multiple greenhouses pada lokasi yang berbeda menggunakan satu platform. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa tanaman di dalam greenhouse memiliki kualitas jumlah daun lebih banyak 26,29%, lebar batang lebih lebar 44,28%, dan tinggi tanaman lebih tinggi 42,11% dibandingkan tanaman yang tidak terkontrol. Hal ini menunjukkan bahwa sistem secara efektif dapat memberikan keadaan lingkungan optimal untuk menghasilkan tanaman yang lebih baik dibandingkan tanaman tak terkontrol.

---

According to Sustainable Development Goals, one way to reduce hunger’s rate, which currently there are 22.53 million people in Indonesia. is by increasing research and technology related to agriculture productivity. One of the examples is improving controlled agriculture using greenhouse or known as controlled environment agriculture. In this thesis, writer proposes a monitoring and controlling system for multiple greenhouses based on Internet of Things (IoT) using ThingSpeak platform. This system can control optimal environment parameters inside greenhouse, so that the plants are expected to grow well. The system also capable of controlling and monitoring multiple greenhouses at different locations using a single platform. The measurement results show that the plants inside greenhouse have 26.29% more leaves, 44.28% wider rod width, and 42.11% higher plants height compare to uncontrolled plants. This shows that the system can effectively provide optimal environment parameter to produce better plants compare to uncontrolled plants. "

"Media Withmore & Morrel PA dan teknis digunakan sebagai media kultur in vitro eksplan tunas pucuk abaca, Musa textiles Nee masing-masing dengan penambahan BA 2 ppm , BA 1 ppm + NAA 10 ppm, disamping kontrol, tanpa penambahan hormon, Aklimatisasi dilakukan setelah 2 bulan , masing-masing planlet ditanamkan ke dalam polibag berisikan campuran tanah kebun : pasir (1 : 1). Uji Anava 2 faktor dari data pengamatan eksplan sebelum di-aklimatisasi menunjukkan bahwa kedua macam medium Withmore & Morrel itu menghasilkan berat segar serta tinggi planlet yang tidak berbeda. Aldimatisasi yang dilakukan tidak berhasil, yang mutigkin disebabkan panasnya cuaca serta kondisi rumah kaca yang digunakan tidak memadai, Penelitian ini menunjukkan bahwa medium teknis bisa digunakan dalam memproduksi bibit abaca secara kultur in vitro sehingga biaya produksi menjadi sangat hemat."

"

Ketahanan pangan dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu ketersediaan pangan, aspek pangan, pemanfaatan pangan dan kerentanan pangan. Aspek yang dapat mempengaruhi  kerentanan pangan adalah penurunan produktivitas pangan, salah satunya adalah tanaman padi yang merupakan pangan pokok di Indonesia. Penyebab penurunan produktivitas padi adalah kondisi kerentanan lingkungan suatu wilayah. Tujuan penelitian ini adalah menyusun model spasial produktivitas padi berdasarkan kerentanan lingkungan pada tiap fase tanam dengan menggunakan pendekatan teknologi inderaja dan SIG. Model spasial ini disusun berdasarkan hasil aplikasi dua model yaitu model spasial fase tanam dan model produktivitas padi. Pemodelan spasial untuk melihat sebaran fase tanam padi menggunakan metode klasifikasi random forest mempunyai akurasi keseluruhan sebesar 0,92 yang membagi fase tanam padi menjadi fase awal tanam, fase vegetatif, fase generatif dan fase bera. Variabel yang digunakan untuk membangun model spasial fase tanam padi adalah kombinasi indeks vegetasi yaitu NDVI, EVI, SAVI, NDWI, dan variabel waktu. Pemodelan spasial untuk estimasi produktivitas padi juga menggunakan model regresi dengan variabel rawan bencana yaitu bencana banjir, kekeringan, longsor dan variabel curah hujan. Algoritma dibangun berdasarkan kondisi fase tanam padi. Estimasi produktivitas padi berdasarkan pengaruh kerentanan lingkungan ini memiliki akurasi paling baik dilakukan pada fase vegetatif yaitu sebesar 0,63  dan fase generatif sebesar 0,61, sedangkan pada fase awal tanam tidak dapat digunakan untuk mengestimasi produktivitas padi karena memiliki hubungan yang lemah dengan  akurasi sebesar 0,35.

---

Food security is influenced by several factors, such as food availability, food aspect, food utilization and food vulnerability. An aspect that can affect food vulnerability is food productivity decline, such as rice. Since rise is the staple food in Indonesia, its productivity decline most likely will affect Indonesia`s food vulnerability. The cause of the rice productivity decrement is the condition of environmental vulnerability of a region. The purpose of this study is to build a spatial model of rice productivity based on environmental vulnerability in each planting phase using remote sensing and GIS technology. Spatial model is built based on the result of implementation of two models which are planting phase model and rice productivity model. Spatial modelling that is built to understand the distribution of rice planting phases applied random forest classification method with an overall accuracy of 0,92. The classification result divides the rice planting phase into the initial phase of planting, vegetative, generative and fallow phase. The variables used to build spatial model of the rice planting phase are a combination of vegetation indexes namely NDVI, EVI, SAVI, NDWI, and time variables. Spatial modeling for estimating rice productivity also uses regression model with disaster-prone variables, namely floods, droughts, landslides and rainfall variables. The algorithm is built based on the condition of the rice planting phase. Estimation of rice productivity based on the influence of environmental vulnerability has the best accuracy in the vegetative phase equal to 0,63 and generative phase 0,61, whereas in the initial phase of planting it cannot be used to estimate rice productivity due to its weak relationship with accuracy 0,35.

"

"ABSTRAKKetimpangan struktur produksi dan infrastruktur masih terjadi di Kabupaten Pandeglang. Ketimpangan ini menimbulkan kesenjangan dan desa tertinggal. Kecamatan Cibaliung, Kecamatan Cigeulis dan Kecamatan Sobang masih terdapat desa tertinggal, namun memiliki potensi sumber daya pertanian yang tinggi. Upaya pengentasan kesenjangan melalui penataan ruang dapat dilakukan dengan menetapkan desa-desa pusat pertumbuhan berdasarkan produk unggulanya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik persebaran desa potensi pusat pertumbuhan berdasarkan produk unggulannya dan hubungannya dengan rencana penataan ruang pusat pertumbuhan di wilayah penelitian. Teknik analisis yang digunakan adalah analisa spasial deskriptif berdasarkan hasil overlay, pembobotan, analisis skalogram-indeks sentralitas dan analisis Location Quotient LQ. Hasil penelitian menunjukkan pusat pertumbuhan tersebar berdekatan dengan ibukota kecamatan dan memiliki akses terhadap jalan kolektor. Desa pusat pertumbuhan dengan produk unggulan kedelai memiliki peluang pengembangan yang lebih besar karena dilengkapi oleh adanya terminal dan pasar utama. Berkaitan dengan rencana tata ruang kecamatannya, hasil desa pusat pertumbuhan memiliki relevansi dengan rencana detail tata ruang kecamatannya.

---

ABSTRACTInequality of production and infrastructure structures still occurs in Pandeglang District. Cibaliung District, Cigeulis District and Sobang District still have lagging subdistricts, but have high agricultural resource potential. Efforts to alleviate the gaps through spatial planning can be done by establishing rural growth centre based on their leading products. This study aims to analyze the characteristics of subdistrict potential distribution of growth centers based on their leading products and their relation with the spatial plan of growth in the research area. Analytical techniques used in this research is descriptive spatial analysis based on overlay, weighted analyis, scalogram centrality index and Location Quotient analysis. The results showed that growth centre is dispersed near to districts capital and has the access to the primary road. The subdistrict of growth centre and soy leading product has the larger potential of development because it is completed by bus terminal and main market. In relation to its district spatial plan, the result of the rural growth centre have relevance to the detail spatial planning of the research area."

"ABSTRACTOryza sativa, adalah tanaman pangan pokok terpenting di dunia yang dikonsumsi sekitar lebih dari tiga miliar orang (yaitu sekitar 50% dari populasi dunia). Indonesia menduduki peringkat ketiga produsen padi terbesar di dunia, namun masih melakukan impor beras dalam beberapa tahun terakhir. Pentingnya memperbarui informasi tentang estimasi produktivitas padi secara akurat untuk ketahanan pangan di berbagai wilayah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis wilayah umur tanam padi dengan citra Sentinel-2 dan hubungannya dengan jenis tanah di Kecamatan Compreng, Subang dan Kecamatan Cariu, Bogor. Pada penelitian ini, metode NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) digunakan untuk menentukan umur tanaman padi yang kemudian digunakan untuk estimasi produktivitas padi. Model estimasi produktivitas padi dibangun berdasarkan korelasi antara nilai NDVI pada saat pembentukan malai atau fase vegetatif optimum (sekitar 8-13 Minggu Setelah Tanam) dengan produktivitas padi dari beberapa titik sampel di lapangan. Model persamaan regresi untuk estimasi produktivitas padi di Kecamatan Compreng, Subang adalah y (ton/ha)= 5,905x-4,5546, sedangkan untuk Kecamatan Cariu, Bogor adalah y (ton/ha) = 14,603x - 3,6008, dimana y adalah estimasi produktivitas padi, dan x adalah nilai NDVI. Estimasi produktivitas padi menunjukkan adanya hubungan dengan jenis tanah di Kecamatan Cariu, Bogor, dan tidak memiliki hubungan dengan jenis tanah di Kecamatan Compreng, Subang. Estimasi produktivitas padi cenderung lebih tinggi berada pada lahan sawah dengan jenis tanah aluvial dan gleisol.

---

ABSTRACT

Rice plant (Oryza sativa, sp) is the world's most important staple food crop for more than three billion people, (i.e., approximately 50% of the worlds population). Indonesia is ranked as the third largest rice producer in the world, still imports rice in recent years. It is urgently necessary to update information about rice growth and rice productivity estimation accurately for food security in various regions. The aim of this study is to estimate rice productivity with Sentinel-2 imagery and its relationship with soil types in Compreng Sub-District, Subang and Cariu Sub-District, Bogor. In this study, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) method is used for determine the age of rice plants which then used to estimate rice productivity. The model of rice productivity estimation was developed based on the correlation between NDVI value at the panicle formation or vegetative optimum (approx. 8-13 weeks after replanting) to the rice productivity of several sample plots. The regression equation model to estimate rice productivity in Compreng Sub-District, Subang is y (ton/ha) = 15,905x - 4,5546, while for Cariu Sub-District, Bogor is y (ton/ha) = 14,603x - 3,6008, where y is rice productivity estimation, and x is NDVI value. Estimation of rice productivity indicates a relationship with soil types in Cariu Sub-District, Bogor, and has no relationship with soil types in Compreng Sub-District, Subang. Rice productivity estimation tend to be higher in paddy fields with alluvial soil types and gleisol."