<p>Upaya Khusus (UPSUS) Padi merupakan kebijakan Kementerian Pertanian dalam upaya mencapai swasembada beras yang diimplementasikan sejak tahun 2015. Apakah kegiatan ini berhasil dan tepat? Analisis sitem dinamik digunakan sebagai alat evaluasi kegiatan UPSUS Padi dengan pendekatan system thinking. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kebijakan UPSUS Padi sejak tahun 2015-2018 menggunakan sistem dinamik. Metodologi penelitian dibangun dengan membuat Causal Loop Diagram (CLD) utama sistem swasembada beras, subsistem yang mendukung swasembada beras, sistem permintaan, dan sistem pencapaian target swasembada beras. Model dinamik tersebut divalidasi, disimulasi, dan direformulasi. Hasil simulasi menunjukkan sistem dinamik dapat dijadikan alat evaluasi kebijakan program UPSUS Padi dengan hasil validasi model bernilai MAPE < 5%, sehingga dapat menggambarkan kondisi sesungguhnya. Hasil simulasi model menunjukkan UPSUS Padi sukses meningkatkan produksi. Bilamana dalam lima tahun target peningkatan indeks pertanaman (IP) dan produktivitas tercapai, maka pada tahun 2022 akan terjadi puncak surplus beras sebesar 25 juta ton. Setelah itu produksi padi akan terus menurun jika hingga akhir tahun 2024 konversi lahan sawah tidak dibendung. Penerapan kebijakan UPSUS Padi perlu didukung oleh kebijakan penerapan mekanisasi untuk pra dan pascapanen, penyuluhan, revitalisasi penggilingan, diversifikasi pangan, dan penekanan konversi lahan. Hasil simulasi dengan memasukkan semua variabel tersebut menunjukkan Indonesia dalam lima tahun ke depan akan surplus 35 juta ton beras sehingga swasembada terus berlanjut.</p>
Rendemen tebu umumnya ditetapkan berdasarkan nilai rendemen sementara (RS) yang tidak akurat dan rumit bagi petani. Pendugaan rendemen tebu dengan metode biolistrik, berpeluang dikembangkan menjadi solusi yang mudah, praktis, dan cepat. Akan tetapi belum terstandarnya teknik persiapan sampel untuk pengukuran sifat biolistrik tebu masih menjadi kendala. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan standar pengukuran sifat biolistrik dan memilih sifat biolistrik yang paling berkontribusi digunakan untuk prediksi rendemen tebu. Pengukuran biolistrik (impedansi, konstanta dielektrik, dan kapasitansi) dilakukan dengan variasi panjang sampel tebu, dan frekuensi pengukuran. Sebagai tambahan, pengaruh temperatur lingkungan juga dipertimbangkan sebagai faktor koreksi. Hasil pengukuran kemudian dibandingkan dengan metode konvensional pengukuran rendemen tebu. Dari hasil eksperimen direkomendasikan standar persiapan sampel tebu yakni dengan ukuran panjang 3 cm dan frekuensi pengukuran 1000 Hz untuk pengukuran sifat biolistrik tebu. Nilai kapasitansi berpengaruh nyata terhadap nilai rendemen direkomendasikan sebagai variabel untuk mengembangkan pengukuran cepat rendemen tebu.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan alat deteksi cepat mutu organoleptik beras berbasis pada pemanfaatan aplikasi Android agar pengujian mutu organoleptik beras dapat dilakukan secara cepat dan akurat. Bahan penelitian yang digunakan adalah beras varietas Ciherang dan Tarabas. Metode yang digunakan adalah dengan menggunakan realtime image processing berbasis Android dan Java. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lamanya penyimpanan beras sangat mempengaruhi citra beras (Red Green Blue/RGB). Selama penyimpanan beras, nilai Blue menghasilkan nilai perubahan yang nyata dibandingkan nilai Red dan Green. Nilai Blue ini berkorelasi positif terhadap perubahan kadar amilosa selama penyimpanan dan mutu organoleptiknya. Aplikasi deteksi cepat mutu organoleptik beras juga telah berhasil dibuat dan dapat diuji validitasnya dengan memperhatikan perubahan karakateristik citra, perubahan amilosa, dan mutu organoleptiknya. Kesimpulannya, aplikasi deteksi cepat ini berhasil dikembangkan dengan berbasis Android yang dapat digunakan sebagai alat uji mutu organoleptik berasRapid Detection System for Organoleptic Quality of Rice using the Android ApplicationAbstractThe research was aimed at developing rapid detection tool of rice upon organoleptic quality based on the Android application, so the testing may be done quickly and accurately. Ciherang and Tarabas rice varieties were used in this research. Realtime image processing based on Android and Java were used as method in this research. The results showed that the storage affected the rice image value (Red Green Blue/RGB). During storage, the value of the blue (B) produced a proper marked which was positively correlated to the changes in amylose content. Application of rapid detection of organoleptic quality of rice was carried out by observing changes in image characteristics, changes in amylose, and changes in organoleptic properties. As conclusion, the application may functioning properly and can be used as a tool to test the organoleptic quality of rice and its shelf life.
<p>Abstrak<br />Terdapat beberapa kelemahan dalam penentuan mutu beras yang dilakukan secara manual, yang dilakukan oleh tenaga inspektor yang telah ahli dan berpengalaman, antara lain: 1) Faktor subyektivitas, sehingga menyebabkan bias antara satu pengamat dengan pengamat lainnya; 2) Kelelahan fisik bila pengamat bekerja terlalu lama sehingga hasil pengamatan tidak konsisten; dan 3) Waktu yang diperlukan untuk pengamatan relatif lebih lama. Salah satu cara untuk mengetahui kualitas beras giling yang cepat, akurat dan mudah pengoperasiannya diperlukan guna meningkatkan efisiensi kerja dalam menentukan mutu beras giling. Tujuan penelitian adalah mempelajari kualitas giling beras menggunakan analisis citra. Image beras diambil menggunakan kamera web yang terhubung langsung dengan sistem pemrograman image processing dan Artificial Neural Network. Model ANN yang dikembangkan dengan 10 parameter input, 20 hidden layers dan 4 target. Keempat target adalah butir kepala, butir patah, butir menir, dan butir gabah. Hasil menunjukkan bahwa akurasi training adalah 97,14%, dan akurasi validasi adalah 96,74%. Penelitian ini dapat diaplikasikan pada varietas lain, sehingga sistem pengambilan keputusan tidak hanya untuk varietas Inpari 13 saja, tetapi juga beberapa varietas beras yang lain, tetapi tentunya dengan melakukan proses training terlebih dahulu untuk mendapatkan nilai bobot yang sesuai dengan varietas beras yang diuji.<br />Kata Kunci: beras, kualitas giling, analisis image.</p><p><br />Abstract<br />There were some weakness during determination rice milling quality that conducted manually, by inspector that has been experienced, ie: (1) subjectivity factors,causing diffraction among one observer to others; (2) existence of physical fatigue if observer worked over time, so it cause inconsistent perception result; and (3) time required just for perception much longer. One of the solution to understand rice milling quality that quickly, accurate and easy to be operated were needed to improve an efficiency at determination rice milling quality. The research was to study rice milling quality using image analysis. Rice image was taken by using web camera which directly connected by image processing and artificial neural network program. ANN model was developed with 10 input parameters, 20 hidden layers and 4 targets. The fourth targets were whole kernel, head rice, broken rice and unhulled rice.The result showed that the accuracy of training was 97,14%, and the accuracy of validation was 96,74%.This research could be applied to another variety of rice, so decision support system could be applied not only for Inpari 13’s variety but also for any kind of variety of rice.<br />Keywords: rice, milling quality, image analysis.</p>
<p>Paddy loss during harvest and postharvest handling is a complicated system involving many elements, and they are inter-connected. Therefore, to overcome these issues, appropriate and sustainable strategies should be implemented. The purpose of this study was to analyze the leverage factors that can overcome the problems of post-harvest losses of rice by a dynamic system approach as a basis in formulating policy strategy. This research was conducted in Indramayu, West Java, from January to December 2012. The methodology used in this research was modelling system approach. Primary data collection was conducted by a questionnaire survey and interviews with stakeholders and farmers as respondents. Secondary data collection was obtained from the Central Bureau of Statistics Centre (Jakarta) and regional (West Java), Regional Agriculture Services, Regional Industrial and Trade Services, Regional Population and Civil Registration Agency, Center for Agricultural and Food Security Agency. The results showed that the reduction of rice losses could be approached in two ways: technical approach and cultural approach. The technical approach could be developed by implementing a quality management system such as GHP and GMP, while the cultural approach could be implemented by creating new jobs. Application of the quality system would also encourage the revitalization in rice milling so that it would increase the yield, and so the application of the quality management system would contribute greatly to the production of dry unhulled rice as well as rice in Indramayu. The implementation of this strategy must consider the ability and readiness of the district, so that the strategies could be more realistic and easier to be implemented. The simulation results showed that the implementation of the strategy by using harvest and postharvest equipments to be accompanied by the implementation of GHP and GMP, may decrease shrinkage ranging from 5.58% to 10.14%, or the equivalent of rescuing MPD from 61,240 to 115,859 tons in 2020.</p>
Food security is the main problem in food production in Indonesia. One of the reason that the food from corn is not safe to be consumed caused by contaminated by aflatoxins which produced by fungi. Determination of food contaminants is usually carried out by laboratory analysis. This method is very expensive and need a lot of time. The objective of the research was to predict the security of corn due to aflatoxin contaminant by using image processing and artificial neural network (ANN). The image of seed corn was taken by using digital camera and processed by image processing program. ANN model was developed with 10 input parameters, 20 hidden layers and 4 targets. The targets of safety levels was four such as very safe, safe, less safe and not safe. The accuracy of the model was 74%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.