Articles

Found 15 Documents
Search

Weed Control Decision Support System Based on Precision Agriculture Approach Sampurno, Rizky Mulya; Boro Seminar, Kudang; Suharnoto, Yuli
TELKOMNIKA Telecommunication, Computing, Electronics and Control Vol 12, No 2: June 2014
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (62.287 KB)

Abstract

Herbicides have been widely used for weed control in modern agriculture. However the use of herbicides is potentialy introducing negative impact to the environment due to excessive use of herbicides. Based on precision agriculture principles, unique and precise treatment of herbicide supply for a particular area for crop production must be performed. The objective of this research is to develop a decision support system (DSS) for schedulling of weed spraying and for selecting the proper nozzle size of the sprayers that introduce minimum negative impact to the environment. The main set of data required for our proposed system includes the set of 10 years weather data series acquired from remote sensing (NOAA and TRMM) and a set of vegetation index from MODIS EVI. The weather data set is utilized to determine the planting time period of paddy crop and to determine the proper size of the sprayers for weed spraying. Our DSS prototype has been implemented and tested with real data set in Jonggol district, West Java, Indonesia. The implementation, testing results, and future enhancement of our system are discussed in this paper.
KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 OPERATIONAL LAND IMAGER (OLI) DI KABUPATEN SUMEDANG Sampurno, Rizky Mulya; Thoriq, Ahmad
Jurnal Teknotan Vol 10, No 2 (2016): Jurnal Teknotan, November 2016
Publisher : Fakultas Teknologi Industri Pertanian

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1511.042 KB)

Abstract

Informasi tutupan lahan terbaru berupa peta hasil klasifikasi citra dapat diperoleh melalui teknik penginderaan jauh. Teknik ini dianggap penting dan efektif dalam pemantauan tutupan lahan karena kemampuannya dalam menyediakan informasi keragaman spasial di permukaan bumi dengan cepat, luas, tepat, serta mudah. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi tutupan lahan di Kabupaten Sumedang menggunakan citra satelit Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) hasil perekaman terakhir. Penelitian dilakukan dengan beberapa tahap, yaitu pra-pengolahan citra, pemilihan kombinasi band terbaik, interpretasi visual citra, membuat penciri kelas, analisis separabilitas, klasifikasi citra, dan uji akurasi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode maximum likelihood classification (MLC). MLC mempertimbangkan faktor prior probability yaitu peluang dari suatu piksel untuk dikelaskan ke dalam kelas atau kategori tertentu. Hasil klasifikasi citra Landsat 8 OLI di Kabupaten Sumedang menghasilkan 10 kelas tutupan lahan yaitu lahan terbangun, sawah menjelang panen, sawah baru tanam, semak belukar, hutan tutupan padat, hutan tutupan sedang, hutan campuran, kebun campuran, tanah terbuka dan badan air. Ketelitian klasifikasi ditunjukkan dengan akurasi overall dan kappa masing-masing sebesar 99.61% dan 99.51%. Hasil ini memenuhi syarat yang ditetapkan oleh USGS (> 85%). Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa peta hasil klasifikasi citra Landsat 8 dapat digunakan.Kata kunci: penginderaan jauh, klasifikasi, MLC
Estimasi Perubahan Lahan Sawah dengan Klasifikasi Tidak Terbimbing Citra MODIS EVI di Provinsi Jawa Barat Sampurno, Rizky Mulya; Bunyamin, Anas; Herwanto, Totok
Jurnal Teknotan Vol 11, No 2 (2017): Jurnal Teknotan, Agustus 2017
Publisher : Fakultas Teknologi Industri Pertanian

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2299.755 KB)

Abstract

Berdasarkan data statistik, sejak tahun 2008 hingga saat ini luas sawah di Provinsi Jawa Barat cenderung mengalami penurunan. Hal ini mendorong dibutuhkannya informasi yang cepat dan tepat terkait lokasi dan luas lahan sawah untuk menjaga ketahanan pangan nasional. Teknologi penginderaan jauh telah menjadi alat bantu yang handal dalam memecahkan masalah ini. Melalui klasifikasi citra satelit penginderaan jauh, luas lahan sawah dapat diketahui dengan mudah. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan klasifikasi citra MODIS EVI 250 m untuk memetakan lahan sawah serta memperkirakan luas dan sebaran perubahan lahan sawah di Provinsi Jawa Barat. Metode klasifikasi yang digunakan adalah klasifikasi tidak terbimbing ISODATA dengan jumlah kelas klasifikasi ditentukan melalui analisis divergensi pada citra komposit yang dianalisis. Pemilihan kelas sawah dilakukan melalui pengecekan pola spektral pada piksel-piksel citra yang telah diklasifikasi. Menurut pemantauan MODIS EVI 250 m, luas sawah di Jawa Barat mengalami penurunan sebesar 17.35% selama kurun waktu 10 tahun dari 1,189,728.85 ha pada tahun 2006 menjadi 983,342.77 ha pada tahun 2016. Penurunan luas lahan sawah diduga disebabkan oleh perubahan lahan sawah ke bukan sawah. Terdapat perbedaan luas sawah antara data BPS dengan citra MODIS yang disebabkan oleh metode yang berbeda, namun keduanya menunjukkan kecenderungan total luas sawah yang menurun. Berdasarkan hasil tersebut, citra MODIS dapat dimanfaatkan dalam memperkirakan perubahan lahan serta dapat dijadikan pendukung dalam pengambilan keputusan.Kata kunci: klasifikasi tidak terbimbing, ISODATA, MODIS, EVI, luas sawah
STRATEGI ADOPSI TEKNOLOGI PERTANIAN BERDASARKAN KARAKTERISTIK SOSIAL EKONOMI PETANI DI KABUPATEN SUMEDANG Thoriq, Ahmad; Sampurno, Rizky Mulya; Syamsiyah, Nur; Setiawan, Iwan
Agricore Vol 2, No 1 (2017)
Publisher : Departemen Sosial Ekonomi Faperta Unpad

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Salah satu faktor penting dalam peningkatan produktivitas pertanian adalah melalui penerapan teknologi. Percepatan adopsi teknologi akan dipengaruhi oleh karakteristik sosial ekonomi petani. Penelitian ini  bertujuan merumuskan strategi adopsi teknologi pertanian berdasarkan karakteristik sosial ekonomi petani di Kabupaten Sumedang. Subjek penelitian ini adalah 4784 petani yang tersebar di 76 Desa yang terletak di 18 Kecamatan di Kabupaten Sumedang. Pemilihan lokasi didasarkan pada ketersediaan lahan pertanian yang mendapat program perluasan sawah.  Pengumpulan data dilakukan menggunakan kuisoner, dan diperdalam dengan pendekatan Focus Group Discussion (FGD), wawancara mendalam, serta observasi terhadap kondisi sosial, ekonomi, budaya,  serta lingkungan lokasi studi. Hasil penelitian menunjukkan usia petani mayoritas diatas 50 tahun (77,87%), 2) pendidikan rendah (SD : 89,21%) , 3) penguasaan lahan ≤ 0,25 hektar perpetani (58,28%), dan 4) tanggunan keluarga  1- 7 orang.  Strategi yang dilakukan berdasarkan usia dan pendidikan adalah melalui 1) Pembentukan kelompok tani dan penguatan kelembagaan, 2) Teknologi yang diterapkan sederhana, tepat guna dan telah teruji, 3) Penggunaan metode penyuluhan yang mudah dipahami, 4) Pemberdayaan agen penyuluhan. Strategi yang dilakukan berdasarkan penguasaan lahan adalah contoh nyata penerapan konsolidasi lahan dan penerapan teknologi spesifik lokasi pada lahan berbukit, dan strategi yang dilakukan untuk mengatasi keterbatasan sumberdaya pertanian adalah melalui sistem gotong royong berbasis kelompok dan contoh nyata penerapan teknologi pertanian. 
Application of Artificial Neural Network in the Early Warning System for Food Crisis Management Sampurno, Rizky Mulya; Seminar, Kudang B.
Jurnal Teknotan Vol 11, No 1 (2017): Jurnal Teknotan, April 2017
Publisher : Fakultas Teknologi Industri Pertanian

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1112.207 KB)

Abstract

Artificial neural network (ANN) has widely used to various sectors in agriculture. In term of food security management, ANN used to determine food crisis level based on its factors. The aim of this research is to increase ANN performance in term of pattern recognition by advanced learning using updated data as well as ANN weight analysis. This research has used multi-layer perceptron 2 hidden layers with backpropagation algorithm. The input-output patterns were food crisis factors and crisis level, respectively. Result showed that advance learning could increase accuracy level. It was from 70,55% to 85,38%. Based on weight analysis of ANN neuron, factors that affected to crisis level were: (1) crop failure/natural disaster, (2) normative consumption ratio, (3) rice price, (4) stock exchange, (5) infant mortality, (6) non forest area, (7) currency, (8) people under poverty line, (9) underweight infant and (10) annual rainfall. The 3 big factors are critical aspect should be concerned in food crisis management. Keywords: ANN, backpropagation, food crisis management, food security
Evaluasi Ekonomi Teknik Produksi Keripik Kentang Secara Manual (Studi Kasus : Taman Teknologi Pertanian, Cikajang, Kabupaten Garut, Provinsi Jawa Barat) Thoriq, Ahmad; Sampurno, Rizky Mulya; Nurjanah, Sarifah
Jurnal Teknotan Vol 11, No 2 (2017): Jurnal Teknotan, Agustus 2017
Publisher : Fakultas Teknologi Industri Pertanian

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1223.491 KB)

Abstract

Agroindustri kentang merupakan unit usaha utama yang dikelola Taman Teknologi Pertanian, Cikajang, Garut.  Kentang yang dikembangkan difokuskan pada kentang industri varietas median. Hasil produksi sebagian dijual dalam bentuk mentah ke Industri keripik kentang dan sebagian lagi diolah sendiri menjadi keripik kentang yang dipasarkan sendiri. Meskipun terdapat beberapa unit mesin, namun produksi keripik kentang masih dilakukan secara manual menggunakan peralatan sederhana, sehingga untuk keberlanjutan usaha perlu dilakukan evaluasi ekonomi usaha produksi keripik kentang yang diolah secara manual. Metode yang digunakan pada penelitian ini analisis ekonomi yang meliputi biaya produksi, harga pokok produksi, titik impas dan  kelayakan usaha yang meliputi Net Present value (NPV),  benefit cost ratio analysis (BC Rasio), Internal Rate of Return (IRR) dan payback period analysis (PBP). Berdasarkan analisis ekonomi, pada umur proyek lima tahun didapatkan HPP keripik kentang sebesar Rp.72.816 perkg, dengan titik impas 600 kg pertahun, BC Rasio sebesar 1,25, NPV sebesar Rp 137.299.137 pertahun, IRR sebesar 16,42 %, dan PBP selama sembilan bulan.Kata kunci : analisis ekonomi, kelayakan usaha, keripik kentang, pengolahan manual
Studi Siklus Waktu Proses Muat Angkut Tebu Secara Mekanis di PG. Jatitujuh, Majalengka, Jawa Barat Thoriq, Ahmad; Sugandi, Wahyu Kristian; Sampurno, Rizky Mulya; Aji, Reza Permana
Jurnal Teknotan Vol 11, No 1 (2017): Jurnal Teknotan, April 2017
Publisher : Fakultas Teknologi Industri Pertanian

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (933.638 KB)

Abstract

Proses muat-angkut tebu secara mekanis meliputi pemuatan tebu menggunakan grab loader dan pengangkutan tebu menggunakan truk atau trailer yang digandengkan dengan traktor roda empat.  Untuk meningkatkan produktivitas kerja pengangkutan tebu, perlu dikaji metode dan cara kerjanya melalui studi terhadap waktu. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis siklus waktu proses pengangkutan tebu secara mekanis. Pengumpulan data dilakukan dengan beberapa cara yaitu merekam proses muat-angkut menggunakan kamera digital, dan pengukuran langsung. Perhitungan cycle time dilakukan dengan menghitung waktu setiap tahap mulai dari waktu muat, waktu perjalanan dari lahan ke pabrik, waktu bongkar dan waktu perjalanan dari pabrik ke lahan.  Jarak lokasi ke pabrik dibagi menjadi tiga yaitu jarak A (0-5 km), jarak B (5-10 km) dan jarak C (10-15 km). Kendaraan angkut (transporter) yang diamati berjumlah 5 unit dengan jenis yang berbeda-beda untuk setiap jarak. Hasil penelitian menunjukkan rata-rata siklus waktu pengangkutan tebu pada jarak A sebesar 4202,95 detik dengan waktu normal sebesar 1859,40 detik, pada jarak B sebesar 4995,10 detik dengan waktu normal sebesar  3832,92 detik dan pada jarak C sebesar 8332,27 detik dengan waktu normal sebesar 7402,32 detik. Kata kunci : siklus waktu, pengangkutan tebu, grab loader, trailer
Analisis Kinerja Produksi Keripik Kentang (Studi Kasus : Taman Teknologi Pertanian, Cikajang, Garut, Jawa Barat) Thoriq, Ahmad; Sampurno, Rizky Mulya; Nurjanah, Sarifah
Agroindustrial Technology Journal Vol 2, No 1 (2018): Agroindustrial Technology
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (472.496 KB)

Abstract

Keripik kentang merupakan salah satu unit usaha yang dikembangkan di Taman Teknologi Pertanian, Cikajang, Kabupaten Garut Provinsi Jawa Barat namun proses produksi masih dilakukan dengan peralatan sederhana, sehingga diperlukan evaluasi teknis untuk mengetahui produksi keripik kentang yang optimal. Pengamatan yang dilakukan pada penelitian ini meliputi karakteristik fisik kentang industri, kapasitas pengupasan dan pengirisan kentang, kesempurnaan hasil irisan, serta rendemen keripik kentang yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan rata-rata volume dari tiap butir kentang adalah 324,73 cm3 dengan rata-rata kebulatan 80% mendekati bola dan kebundaran 40%.  Hasil penelitian menunjukkan kapasitas efektif pengupasan sebesar 7,512 kg/jam dengan rata-rata persentase kulit kentang sebanyak 11,12 %, kapasitas pengirisan mengunakan pisau sebesar 4,175 kg/jam, kapasitas pengirisan menggunakan alat pengiris sebesar 22,447 kg/jam, hasil irisan yang memiliki bentuk sempurna sebesar  87,919 % dan rata-rata rendemen keripik kentang sebesar 26,451 %.
KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 OPERATIONAL LAND IMAGER (OLI) DI KABUPATEN SUMEDANG Sampurno, Rizky Mulya; Thoriq, Ahmad
Teknotan: Jurnal Industri Teknologi Pertanian Vol 10, No 2 (2016): Teknotan, November 2016
Publisher : Fakultas Teknologi Industri Pertanian

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Informasi tutupan lahan terbaru berupa peta hasil klasifikasi citra dapat diperoleh melalui teknik penginderaan jauh. Teknik ini dianggap penting dan efektif dalam pemantauan tutupan lahan karena kemampuannya dalam menyediakan informasi keragaman spasial di permukaan bumi dengan cepat, luas, tepat, serta mudah. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi tutupan lahan di Kabupaten Sumedang menggunakan citra satelit Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) hasil perekaman terakhir. Penelitian dilakukan dengan beberapa tahap, yaitu pra-pengolahan citra, pemilihan kombinasi band terbaik, interpretasi visual citra, membuat penciri kelas, analisis separabilitas, klasifikasi citra, dan uji akurasi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode maximum likelihood classification (MLC). MLC mempertimbangkan faktor prior probability yaitu peluang dari suatu piksel untuk dikelaskan ke dalam kelas atau kategori tertentu. Hasil klasifikasi citra Landsat 8 OLI di Kabupaten Sumedang menghasilkan 10 kelas tutupan lahan yaitu lahan terbangun, sawah menjelang panen, sawah baru tanam, semak belukar, hutan tutupan padat, hutan tutupan sedang, hutan campuran, kebun campuran, tanah terbuka dan badan air. Ketelitian klasifikasi ditunjukkan dengan akurasi overall dan kappa masing-masing sebesar 99.61% dan 99.51%. Hasil ini memenuhi syarat yang ditetapkan oleh USGS (> 85%). Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa peta hasil klasifikasi citra Landsat 8 dapat digunakan.Kata kunci: penginderaan jauh, klasifikasi, MLC
Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan pada Sistem Deteksi Dini untuk Manajemen Krisis Pangan Sampurno, Rizky Mulya; Seminar, Kudang B.
Teknotan: Jurnal Industri Teknologi Pertanian Vol 11, No 1 (2017): Teknotan, April 2017
Publisher : Fakultas Teknologi Industri Pertanian

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pemanfaatan teknologi komputasi cerdas seperti jaringan syaraf tiruan (JST) dapat diterapkan dalam sektor ketahanan pangan. JST bekerja seperti layaknya otak manusia. Dalam hal ini JST digunakan untuk mendeteksi tingkat ketahanan pangan di suatu daerah. Penelitian ini bertujuan meningkatkan kinerja JST pada sistem deteksi dini krisis pangan yang telah dikembangkan sebelumnya melalui pelatihan tambahan. Pelatihan yang dilakukan menggunakan data sekunder dengan mempertimbangkan keterbaruan waktu dan wilayah. JST yang digunakan adalah multi-layer perceptron dua hidden layer dengan algoritma pelatihan backpropagation. Sepuluh parameter krisis pangan dijadikan sebagai input dan level krisis pangan menjadi output pada proses pengenalan pola oleh JST selama pelatihan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses pelatihan tambahan dapat menambah tingkat akurasi JST dari 70,55%menjadi 85,38%. Berdasarkan hasil analisis bobot JST dapat diidentifikasi parameter penentu level krisis pangan diurutkan berdasarkan bobot tertinggi sampai bobot terendah, yaitu: (1) padi puso atau gagal panen (2) rasio konsumsi normatif, (3) harga beras, (4) IHSG, (5) angka kematian bayi, (6) tanpa hutan, (7) perubahan kurs dolar, (8) penduduk miskin, (9) berat badan balita dibawah standar dan (10) curah hujan 30 tahun. Hasil pengurutan tersebut dapat menjadi masukan serta prioritas dalam penanggulangan dan penyelamatan krisis pangan.  Kata kunci: JST, backpropagation, manajemen krisis pangan, ketahanan pangan