http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/9 2026-10-28T06:35:33Z http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/180198 Model Prediksi Body Condition Score (BCS) Gajah Sumatera Berdasarkan Citra Fotogrametri Dron Saputro, Christiawan Eko Gajah sumatera merupakan salah satu satwa dengan nilai ekologis tinggi yang dikategorikan sebagai spesies payung (umbrella species). Populasi gajah sumatera saat ini terus menurun secara signifikan, dari sekitar 2.800 sampai 4.800 ekor pada tahun 1985 menjadi sekitar 1.100 ekor pada tahun 2025, akibat rendahnya keberhasilan reproduksi yang diduga kuat terjadi karena fragmentasi habitat, konflik manusia–gajah, serta gangguan kesehatan dan kesejahteraan individu. Taman Nasional Way Kambas (TNWK) adalah kawasan konservasi gajah sumatera, berfungsi sebagai pusat perlindungan, rehabilitasi, dan penelitian. Salah satu indikator kesejahteraan gajah adalah body condition score (BCS), yang mencerminkan kondisi fisik dan status gizinya. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deep learning yang dapat memprediksi nilai BCS gajah sumatera secara otomatis dari citra fotogrametri dron. Pendekatan yang digunakan menggabungkan dua model, yaitu U-Net untuk segmentasi tubuh gajah dari latar belakang dan EfficientNetV2-M untuk memprediksi nilai BCS dari citra hasil segmentasi tersebut. Citra hasil segmentasi digunakan sebagai masukan pada tahap prediksi agar model lebih terfokus pada fitur tubuh gajah, sehingga nilai prediksi meningkat. Dataset penelitian terdiri atas 2.995 citra RGB gajah sumatera dari 32 individu di TNWK, yang dibagi secara proporsional menjadi data latih (70%), validasi (15%), dan uji (15%). Model U-Net mencapai performa terbaik pada konfigurasi learning rate 0,0001 dan dropout 0,3, dengan Intersection over Union (IoU) sebesar 0,9742 pada data uji, yang menunjukkan kemampuan model untuk memisahkan area tubuh gajah dari latar belakang secara akurat. Pada tahap prediksi BCS, model EfficientNetV2-M dengan input citra hasil segmentasi U-Net mencapai performa terbaik pada konfigurasi learning rate 0,001 dan dropout 0,2, dengan Coefficient of Determination (R²) = 0,9504 dan Mean Absolute Error (MAE) = 0,1095 pada data uji. Performa ini lebih baik dibandingkan dengan model menggunakan citra asli tanpa segmentasi (R² = 0,9283; MAE = 0,1260), dengan penurunan MAE sebesar 13,1%, yang menunjukkan bahwa segmentasi U-Net berkontribusi nyata terhadap peningkatan akurasi prediksi. Kombinasi U-Net dan EfficientNetV2-M menghasilkan estimasi BCS yang akurat dan konsisten. Pendekatan berbasis citra dron ini mengurangi risiko bagi peneliti, dan meminimalkan gangguan terhadap satwa. Temuan ini menunjukkan bahwa teknologi deep learning berbasis citra dron berpotensi menjadi solusi alternatif yang konsisten dan efisien untuk mendukung pemantauan kesehatan dan program konservasi gajah sumatera. 2026-01-01T00:00:00Z http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/180197 STRATEGI PENGEMBANGAN USAHA PEMBIBITAN DOMBA NUS4FARM PT PERKEBUNAN NUSANTARA IV REGIONAL 2 PRASETIO, RENDY YUDHA Nus4Farm merupakan unit bisnis PT Perkebunan Nusantara IV Regional 2 yang bergerak dalam usaha pembibitan domba sejak tahun 2021. Sebagai usaha yang masih dalam tahap pengembangan, Nus4Farm menghadapi kendala berupa pemasaran bibit yang belum optimal, pencatatan belum terintegrasi, dan tingginya biaya operasional. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kondisi internal dan eksternal, merumuskan alternatif strategi, serta menentukan prioritas strategi pengembangan usaha pembibitan domba Nus4Farm. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dan kuantitatif dengan Matriks IFE, EFE, IE, SWOT, dan QSPM. Hasil analisis IFE sebesar 2,5487 dan EFE sebesar 2,8853 menempatkan Nus4Farm pada Sel V Matriks IE dengan rekomendasi hold and maintain. Matriks SWOT menghasilkan delapan alternatif strategi. Berdasarkan QSPM, strategi prioritas adalah mengoptimalkan pemasaran berbasis segmentasi pasar untuk meningkatkan penjualan bibit domba dengan nilai STAS sebesar 4,4783. Strategi ini diarahkan pada penguatan segmen pasar yang telah dijangkau serta perluasan segmen, jaringan kemitraan, dan wilayah pemasaran baru, termasuk penjajakan peluang ekspor. Pemanfaatan media digital untuk menyampaikan informasi mengenai ketersediaan, karakteristik, dan kualitas bibit diharapkan dapat memperluas jangkauan pasar dan mendukung peningkatan penjualan serta pengembangan usaha Nus4Farm.; Nus4Farm is a business unit of PT Perkebunan Nusantara IV Regional 2 that has been engaged in sheep breeding since 2021. As a business still in the development stage, Nus4Farm faces several challenges, including suboptimal breeding stock marketing, unintegrated record-keeping, and high operational costs. This study aims to identify internal and external conditions, formulate strategic alternatives, and determine the priority strategy for developing Nus4Farm’s sheep breeding business. The study employed qualitative and quantitative approaches using the Internal Factor Evaluation (IFE), External Factor Evaluation (EFE), Internal-External (IE), SWOT, and Quantitative Strategic Planning Matrix (QSPM) analyses. The IFE score of 2.5487 and EFE score of 2.8853 positioned Nus4Farm in Cell V of the IE Matrix, with a hold and maintain recommendation. The SWOT Matrix generated eight alternative strategies. Based on the QSPM results, the priority strategy is to optimize market segmentation-based marketing to increase breeding stock sales, with a Sum Total Attractiveness Score (STAS) of 4.4783. This strategy focuses on strengthening existing market segments while expanding into new segments, partnership networks, and geographical markets, including exploring export opportunities. Digital media can be utilized to communicate information on the availability, characteristics, and quality of breeding stock, thereby expanding market reach and supporting increased sales and the development of Nus4Farm’s business. 2026-01-01T00:00:00Z http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/180196 Sistem Monitoring Nilai Tengah Proses Produksi Secara Online Mulyad Menjaga proses produksi agar tetap dalam kondisi prima merupakan hal yang sangat penting bagi kalangan praktisi industri. Oleh karena itu perlu dilakukan pemantauan atau monitoring terhadap proses produksi, terutama untuk produksi skala besar, sehingga ketika ada tanda-tanda penyimpangan proses dari kondisi normalnya, maka proses dapat segera dihentikan untuk diperiksa atau dilakukan perbaikan. Proses monitoring ini biasanya dilakukan dengan menggunakan bantuan alat yang disebut control chart. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu sistem monitoring secara online yang user friendly berdasarkan landasan teori yang dibahas dalam disertasi Nurdiati (2004). Konsep dasar sistem monitoring ini dibangun menggunakan control chart dengan empat pendekatan yaitu: pendekatan normal, pendekatan parametric, pendekatan nonparametric, dan pendekatan data driven. Sistem memberikan pilihan kepada user untuk memilih salah satu pendekatan tersebut, atau membiarkan sistem yang memilih berdasarkan karakteristik data observasinya. Sebagai input dari sistem monitoring ini digunakan data yang dibangkitkan dengan RNG (Random Number Generator) menggunakan sebaran normal, sebaran chi-square, sebaran gamma, sebaran t-student, dan sebaran F. Sistem monitoring ini terdiri dari dua tahap, yaitu: tahap penentuan control limit dan tahap monitoring. Pada tahap penentuan control limit, user diberi pilihan untuk menggunakan pendekatan yang sesuai dengan karakteristik data observasinya. Pendekatan yang disediakan oleh sistem antara lain: pendekatan normal, pendekatan parametric, atau pendekatan nonparametric. Pendekatan data driven digunakan jika user kurang memahami karakteristik data observasinya. Dalam hal ini sistem dapat membantunya dengan memilihkan control chart yang paling cocok berdasarkan model error apakah berada pada normal area, parametric area, atau tidak keduanya. Pada tahap monitoring, data observasi yang ada diperiksa satu persatu dan jika ada data yang berada di luar control limit yang telah ditentukan sebelumnya, maka oleh sistem data tersebut dianggap out of control. Kemudian sistem secara automatis memberikan sinyal kepada user dan memberikan pilihan apakah proses akan dilanjutkan atau dihentikan. Bila proses dilanjutkan, maka sistem akan memeriksa data berikutnya sampai semua data inputan diperiksa. Pembangunan sistem monitoring ini menggunakan bahasa pemrograman Matlab 7.0.1. 2007-01-01T00:00:00Z http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/180195 Model Penentuan Areal Prioritas Konservasi Habitat Julang Emas (Rhyticeros undulatus) di Pulau Jawa Pratama, Marshal Abdee Julang emas (Rhyticeros undulatus) merupakan spesies rangkong berstatus rentan (Vulnerable) dalam IUCN Red List yang populasinya di Pulau Jawa terus mendapat tekanan akibat fragmentasi hutan dan kepadatan penduduk yang tinggi. Penelitian ini bertujuan menentukan kawasan prioritas konservasi habitat julang emas di Pulau Jawa melalui integrasi model kesesuaian habitat Random Forest (RF) dan model kualitas habitat InVEST Habitat Quality (HQ). Model RF dibangun menggunakan 270 titik kehadiran dan 270 titik pseudo-absence dengan variabel fragmentasi lanskap, jarak antropogenik, jarak sumber daya, serta variabel topografi dan klimatik. Model tersebut menghasilkan kinerja yang tinggi dan menunjukkan kinerja lebih baik dibandingkan dengan model MaxEnt dan GLM, dengan Mean Patch Size dan Class Area sebagai variabel yang paling berpengaruh. Habitat yang tergolong sesuai hingga sangat sesuai hanya mencakup 19,49% dari total daratan Jawa. Parameter InVEST HQ diturunkan secara empiris dari hasil RF dan menunjukkan bahwa 83,23% wilayah tergolong berkualitas rendah hingga sangat rendah. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa tekanan antropogenik berpotensi menurunkan fungsi habitat hingga melampaui tapak fisik gangguannya. Integrasi kedua model melalui perkalian konjungtif (CP = HS × HQ) dan klasifikasi Jenks Natural Breaks menghasilkan kawasan prioritas tinggi hingga habitat inti yang hanya mencakup 6,98% dari total daratan Jawa dan terkonsentrasi pada sisa hutan pegunungan, seperti Taman Nasional Gunung Halimun Salak, Gunung Ungaran, dan Meru Betiri. Temuan ini menegaskan pentingnya mengintegrasikan kesesuaian ekologis dan tingkat degradasi habitat dalam perencanaan konservasi julang emas serta merekomendasikan perlindungan dan peningkatan konektivitas hamparan hutan yang luas sebagai prioritas utama. 2026-01-01T00:00:00Z