- Portal Garuda

ISSN No. 0216-3365
Vol.25, No.1, April 2011
Jurnal Keteknikan Pertanian merupakan publikasi resmi Perhimpunan Teknik Pertanian Indonesia
(PERTETA) yang didirikan 10 Agustus 1968 di Bogor, berkiprah dalam pengembangan ilmu keteknikan
untuk pertanian tropika dan lingkungan hayati. Jurnal ini diterbitkan dua kali setahun. Penulis makalah
tidak dibatasi pada anggota PERTETA tetapi terbuka bagi masyarakat umum. Lingkup makalah, antara
lain: teknik sumberdaya lahan dan air, alat dan mesin budidaya, lingkungan dan bangunan, energi alternatif
dan elektrifikasi, ergonomika dan elektronika, teknik pengolahan pangan dan hasil pertanian, manajemen
dan sistem informasi. Makalah dikelompokkan dalam invited paper yang menyajikan isu aktual nasional
dan internasional, review perkembangan penelitian, atau penerpan ilmu dan teknologi, technical paper
hasil penelitian, penerapan, atau diseminasi, serta research methodology berkaitan pengembangan
modul, metode, prosedur, program aplikasi, dan lain sebagainya. Pengiriman makalah harus mengikuti
panduan penulisan yang tertera pada halaman akhir atau menghubungi redaksi via telpon, faksimili atau
e-mail. Makalah dapat dikirimkan langsung atau via pos dengan menyertakan hard- dan soft-softcopy, atau
e-mail. Penulis tidak dikenai biaya penerbitan, akan tetapi untuk memperoleh satu eksemplar dan 10 reprints dikenai biaya sebesar Rp 100.000. Harga langganan Rp 90.000 per volume (2 nomor), harga satuan
Rp 50.000 per nomor. Pemesanan dapat dilakukan melalui e-mail, pos atau langsung ke sekretariat.
Formulir pemesanan terdapat pada halaman akhir.
Penanggungjawab:
Ketua Perhimpunan Teknik Pertanian Indonesia
Ketua Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB
Dewan Redaksi:
Ketua
: Wawan Hermawan
Anggota
: Asep Sapei
Kudang B. Seminar
Daniel Saputra
Bambang Purwantana
Y. Aris Purwanto
Redaksi Pelaksana:
Ketua
: Rokhani Hasbullah
Sekretaris : Satyanto K. Saptomo
Bendahara : Emmy Darmawati
Anggota
: Usman Ahmad
I Wayan Astika
M. Faiz Syuaib
Ahmad Mulyawatullah
Diana Nursolehat
Penerbit:
Perhimpunan Teknik Pertanian Indonesia (PERTETA) bekerjasama dengan
Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB Bogor
Alamat:
Jurnal Keteknikan Pertanian, Departemen Teknik Teknik Mesin dan Biosistem,
Fakultas Teknologi Pertanian,
Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680. Telp. 0251-8624691, Fax 0251-8623026,
E-mail: [email protected] atau [email protected]. Website: ipb.ac.id/~jtep.
Rekening:
BRI, KCP-IPB, No.0595-01-003461-50-9 a/n: Jurnal Keteknikan Pertanian
Percetakan:
PT. Binakerta Adiputra, Jakarta
Ucapan Terima Kasih
Redaksi Jurnal Keteknikan Pertanian mengucapkan terima kasih kepada para Mitra Bestari yang telah
menelaah (mereview) naskah pada penerbitan Vol. 25 No. 1 April 2011. Ucapan terima kasih disampaikan
kepada: Prof. Dr.Ir. Herry Suhardiyanto, M.Sc (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi
Pertanian IPB), Prof.Dr.Ir. Tamrin, M.Si (Fakultas Pertanian, Universitas Lampung), Dr.Ir. Dedy Tooy,PhD
(Universitas Sam Ratulangi), Dr.Ir. Nursigit Bintoro, M.Sc (Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi
Pertanian UGM), Dr. Kamadibrata, (Institut Teknologi Bandung), Dr. Hermantoro, MS (INSTIPER Yogyakarta),
Dr.Ir. I Dewa Made Subrata, M.Agr (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian
IPB), Dr.Ir. Sutrisno,M.Agr (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB),
Dr.Ir. Rokhani Hasbullah, M.Si (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem IPB), Dr.Ir. Nora H. Pandjaitan,
DEA (Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Fakultas Teknologi Pertanian IPB), Dr. Satyanto K.
Saptomo, STP (Departemen Teknik sipil dan Lingkungan, Fakultas Teknologi Pertanian IPB).
Technical Paper
Aplikasi Pengolahan Citra Digital dan Jaringan Syaraf Tiruan untuk
Memprediksi Kadar Bahan Organik dalam Tanah
The application of Image Process and Artificial Neural Network to Prediction Soil
Organic Matter Content
Hermantoro1
Abstract
The objective of this research is to determine organic matter content in soil using image processing
and artificial neural network. The images of soil were captured using digital camera and processed using
image process algorithm. The images parameter data i.e. red, green, blue, hue, saturation, intensity, mean,
entropy, energy, contrast, and homogeneity were extracted from sixty soil sample with different organic
matter content. Parameter images data were used as the inputs data for ANN analysis. Output layer of ANN
is organic matter content in soil. Based on experiment found that application of image processing and ANN
for predicting organic matter content in soil have the high accuracy with coefficient determination of 90.75
% and mean square error (MSE) of 0.002762.
Keywords: soil organic matter, images process, artificial neural network
Abstrak
Tujuan penelitian adalah menentukan kadar bahan organik dalam tanah menggunakan pengolahan
citra digital dan jaringan syaraf tiruan. Citra tanah diambil menggunakan sebuah camera digital dan diolah
menggunakan algoritma pengolahan citra. Parameter citra yang digunakan adalah : red, green, blue,
saturasi, intensitas, rerata, entropi, energi, kontras, dan homogenitas diambil dari 60 contoh tanah dengan
kadar bahan organik yang berbeda. Parameter citra tersebut digunakan sebagai data masukan dalam
analisis ANN., sebagai lapisan keluaran dari ANN adalah kadar bahan organik dalam tanah. Berdasarkan
hasil penelitian dan analisis pengolahan citra dan ANN dapat digunakan untuk emprediksi kadar bahan
organik dalam tanah dengan akurasi tinggi dengan kooefisien determinasi 90,75% dan MSE 0,002761.
Kata kunsi : bahan orgaik tanah, pengolahan citra, jaringan syaraf tiruan.
Diterima: 12 Agustus 2010; Disetujui: 03 Januari 2011
Pendahuluan
Tanah terbentuk dari campuran berbagai
komponen penyusun yang diperkirakan dalam
persen (%) volume secara ideal komposisinya
adalah mineral 45%, bahan organik 5%, udara 2030%, dan air 20-30% (Sutanto, 2005). Walaupun
jumlah bahan organik dalam tanah paling kecil
dibanding bahan yang lainnya, namun bahan
organik memainkan banyak peranan penting dalam
tanah, baik ciri fisik, kimia, maupun biologi tanah.
Kadar bahan organik di dalam tanah paling tinggi
ditemukan di lapisan atas setebal 20 cm, makin ke
bawah makin berkurang.
Faktor-faktor yang menentukan kadar bahan
organik dalam tanah menurut Hakim dkk. (1986)
adalah kedalaman tanah, iklim, tekstur tanah dan
keadaan drainase. Faktor iklim yang berpengaruh
1
adalah suhu udara dan curah hujan. Pada daerah
yang semakin dingin pada umumnya kadar bahan
organik makin tinggi. Kadar bahan organik dalam
tanah bertambah dua hingga tiga kali tiap suhu
tahunan rata-rata turun 10°C.
Pada tekstur tanah liat kadar bahan organik
lebih tinggi dari pada tanah pasiran, pada tanah
pasiran ini oksidasi dapat berlangsung lebih intensif
sehingga bahan organik cepat habis. Sebaliknya
pada keadaan drainase tanah yang buruk, oksidasi
terhambat karena aerasi buruk menyebabkan kadar
bahan organik tinggi.
Pada umumnya kadar bahan organik tanah
ditentukan melalui analisis di laboratorium
berdasarkan kandungan C-organik dengan metode
Walkey and Black dan Metode Dennstedt. Analisa
di laboratorium ini membutuhkan waktu yang
lama, biaya yang cukup mahal. Secara visual
Jurusan Teknik Pertanian dan Biosistem INSTIPER, Yogyakarta. email: [email protected]
1
Vol. 25, No. 1, April 2011
pada umumnya warna gelap dari suatu jenis tanah
tertentu menunjukkan kandungan bahan organik
yang tinggi sedangkan tanah-tanah yang terang
miskin bahan organik (Hakim dkk, 1986).
Citra diartikan secara harafiah adalah gambar
pada bidang dwimatra (dua dimensi (Munir, 2004).
Citra ini disusun oleh banyak piksel yaitu bagian
terkecil dari citra. Umumnya citra dibentuk dari
kotak-kotak persegi empat yang teratur sehingga
jarak horisontal dan vertikal antar piksel adalah
sama pada seluruh bagian citra. Dalam komputer,
setiap piksel diwakili oleh dua buah bilangan bulat
(integer) untuk menunjukkan lokasinya dalam
bidang citra dan sebuah nilai dalam bilangan bulat
(integer) untuk menunjukkan cahaya atau keadaan
terang-gelap piksel tersebut. Untuk menunjukkan
lokasi suatau piksel, koordinat (0,0) digunakan
untuk posisi kiri atas dalam bidang citra. Untuk
menunjukkan tingkat pencahayaan suatu piksel,
seringkali digunakan bilangan bulat yang besarnya
8-bit, dengan lebar selang nilai 0-255, dimana 0
untuk warna hitam, 255 untuk warna putih (Ahmad,
2005).
Pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan
telah banyak digunakan dalam penelitian-penelitian
yang berkaitan dengan tanaman dan buah-buahan,
seperti Dwinanto (2001) menggunakan pengolahan
citra dan jaringan syaraf tiruan untuk menduga
keberadaan air dan nutrisi pada pertumbuhan
tanaman cabai, Damiri dkk (2004) untuk
mengidentifikasi kematangan jeruk lemon (Citrus
medica), Arham dkk (2004) untuk mengevaluasi
tingkat kematangan jeruk nipis (Citrus aurantifolia
swingle), dan Aditya dkk. (2004) untuk memprediksi
produksi kakao dari parameter kualitas lahan.
Berdasarkan pada hal tersebut suatu penelitian
dilakukan dengan tujuan untuk memprediksi kadar
bahan organik dalam tanah dengan menggunakan
pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan.
Prediksi bahan organik ini dilakukan pada tanah
regosol KP2 Kampus Instiper Maguwoharjo, Depok,
Sleman, Yogyakarta. Karakteristik tanah bertekstur
pasir geluhan, kemantapan agregatnya kurang,
kandungan bahan organik, Kapasitas Pertukaran
Kation (KPK), N-tersedia, K-tersedia, Asam Humat
dan Asam Fulvat rendah, P-tersedia tinggi dan
reaksi tanah netral.
Metodologi Penelitian
Model warna telah banyak dikembangkan oleh
para ahli diantaranya adalah model warna RGB
dan model warna Hue, Saturation, dan Intensity
(HSI). Pengolahan warna menggunakan warna
RGB mudah dan sederhana karena informasi
warna dalam komputer sudah dikemas dalam
model yang sama (Ahmad, 2005). Hal yang perlu
dilakukan adalah melakukan pembacaan nilainilai red (R), green (G), dan blue (B) pada suatu
piksel, menampilkan dan menafsirkan warna hasil
perhitungan tadi sehingga mempunyai arti sesuai
dengan yang diinginkan.
Model warna HSI yang merupakan model yang
paling sesuai dengan manusia. Menurut Munir
(2004), Nilai Hue menyatakan warna sebenarnya,
seperti merah, violet, dan kuning. Hue digunakan
untuk membedakan warna-warna dan menentukan
kemerahan (redness), kehijauan (greenness), dan
lain sebagainya. Nilai Saturation meyatakan tingkat
Gambar 1. Penyusunan alat-alat pada pengambilan gambar
2
kemurnian warna cahaya, yaitu mengidentifikasikan
seberapa banyak warna putih diberikan pada warna.
Nilai Intensity menyatakan banyaknya cahaya yang
diterima oleh mata tanpa mempedulikan warna.
Kisaran nilainya antara gelap (hitam) dan terang
(putih).
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah sistem
pemrosesan informasi yang memiliki karakteristik
yang mirip dengan jaringan syaraf biologis
(Siang, 2005). Jaringan Syaraf Tiruan merupakan
penjabaran fungsi otak manusia (biologycal neuron)
dalam bentuk fungsi matematika yang menjalankan
proses perhitungan secara paralel (Ashis, 2002).
Pada penelitian ini Jaringan Syaraf Tiruan, yang
digunakan adalah multilayer feedforward yang
terdiri dari tiga layer yaitu input layer, hidden layer
dan output layer dan algoritma pembelajaran yang
digunakan adalah backpropagation (Rudiyanto dan
Budi I. Setiawan, 2004). Backpropagation adalah
suatu algoritma yang umumnya digunakan untuk
membelajarkan Jaringan Syaraf Tiruan. Bobot
jaringan dimodifikasi dengan cara meminimumkan
jumlah kuadrat eror yang dihitung terhadap semua
simpul‑simpul output.
Bahan dan Alat
Penelitian aplikasi pengolahan citra dan jarigan
syaraf tiruan ini dilakukan di Institut Pertanian Stiper
yang terletak di Dusun Timbulrejo, Maguwoharjo,
Depok, Sleman, Yogyakarta, dengan ketinggian
tempat 118 m di atas permukaan laut dengan jenis
tanah regosol. Tanah tersebut memiliki tekstur pasir
lempung geluhan dengan fraksi pasir 49%, liat 32%
dan debu 19%. Bahan penelitian lainnya adalah
bahan organik, campuran tanah dan bahan organik
dengan berbagai perbandingan tertentu. Analisis
kadar bahan organik dilakukan di Laboratorium
Sentral INSTIPER.
Alat yang digunakan pada penelitian ini adalah
kamera digital sebagai penangkap citra, komputer,
satu buah lampu TL 36 watt, timbangan, ayakan
tanah mesh 20, kotak karton ukuran 37.5x35x35
cm, karton putih, nampan wadah contoh tanah.
Piranti pengambilan citra digital seperti disajikan
pada Gambar 1.
Prosedur Penelitian
1. Contoh tanah dan bahan organik dikering
anginkan. Setelah kering kedua bahan diayak
menggunakan ayakan dengan mesh 20.
2. Tanah dan bahan organik dicampur dengan
perbandingan tertentu berdasarkan % berat.
setiap campuran diambil 10 gr untuk analisis
kadar bahan organik di laboratorium.
3. Kamera digital diatur dengan ketinggian 37.5 cm
dan lampu pada ketinggian 50 cm.
4. Contoh tanah dengan kadar bahan organik
tertentu ditaruh dalam nampan yang diletakkan
Gambar 2. Model JST untuk prediksi kadar bahan organik dalam tanah
3
Vol. 25, No. 1, April 2011
dalam kotak karton lalu diambil citranya dengan
menggunakan kamera digital yang dihubungkan
ke komputer.
5. Citra tanah dengan berbagai campuran
kemudian dianalisis dengan menggunakan
program pengolahan citra untuk mengetahui
nilai red, green, blue (RGB), hue, saturation,
intensity (HSI), mean (rata-rata), entropi, energi,
kontras, dan homogenitas. Hasil pengolahan
citra digunakan sebagai input layer dalam
analisis dengan JST.
6. Data kadar bahan organik dalam tanah hasil
analisis laboratorium merupakan target (output
layer) analisis JST. Model JST untuk prediksi
kadar bahan organik dalam tanah seperti
Gambar 2.
Hasil dan Pembahasan
Pengolahan Citra Tanah
Program pengolahan citra digunakan untuk
mendapatkan data-data numerik berupa nilai
red, green, blue (RGB), hue, saturation, intensity
(HSI), mean (rata-rata), entropi, energi, kontras,
dan homogenitas. Form tampilan aplikasi program
pengolahan citra seperti pada Gambar 3.
Hubungan antara masing-masing parameter
citra yang digunakan sebagai input dalam analisis
JST yaitu red, green, blue, hue, saturation, intensity,
mean, energy, contrast, homogenitas, dan entrophy
secara terpisah dengan persentase humus dalam
campuran diperoleh nilai koefisien determinasi (r2)
adalah berkisar antara 0.0753- 0.6337, sedangkan
dengan kadar bahan organik tanah adalah berkisar
antara 0.0793 – 0.6369. Walaupun demikian semua
parameter citra digunakan dalam analisis JST.
Prediksi Kadar Bahan Organik Tanah dengan
Jaringan Syaraf Tiruan
Sebelum dilakukan analisis menggnakan JST
dikaji terlebih dahulu hubungan antara parameter
warna tanah dengan kadar bahan organik. Dari 11
parameter terdapat sebanyak 6 parameter yang
signifikan, yaitu parameter red, green, blue,hue,
saturation, dan entroph. Parameter warna lainnya
tidak signifikan yaitu: intensity, mean, homogenity,
energy, dan contrast. Hubungan antara parameter
warna dengan kadar bahan organik seperti pada
Gambar 4.
Meskipun hanya terdapat 6 parameter warna
yang signifikan terhadap kadar bahan organik,
namun semua parameter (11 parameter) digunakan
semua dalam analisis JST, hal tersebut dilakukan
Gambar 3. Form aplikasi program pengolahan citra
4
oleh karena 5 parameter warna meskipun kurang
signifikan berhubungan dengan kadar bahan organik,
akan tetapi masih mempunyai hubungan juga, dan
parameter tersebut dapat diperoleh dengan mudah
dengan eksekusi software pengolahan citra yang
digunakan.
Hasil pengolahan citra dengan program image
processing tiap sampel tanah berupa data-data
numerik dalam satuan piksel yaitu : red, green, blue
(RGB), hue, saturation, intensity (HSI), mean (ratarata), entropi, energi, kontras, dan homogenitas.
Data hasil pengolahan citra inilah yang digunakan
sebagai input dalam analisis JST, dipasangkan
dengan target berupa kadar bahan organik dalam
tanah.
Training merupakan proses pembelajaran
JST untuk mencari nilai pembobot. Setelah
didapat nilai bobot yang baik, dilakukan test
dengan menggunakan bobot tersebut. Metode
yang digunakan pada proses training ini adalah
backpropagation, menggunakan konstanta laju
pembelajaran = 0.1, konstanta momentum = 0.1 dan
konstanta gain = 0.9 dengan iterasi yang beragam
sampai dihasilkan error yang kecil.
Gambar 4. Hubungan antara parameter warna dengan kadar bahan organik
5
Vol. 25, No. 1, April 2011
Tabel 1. Perbandingan antara beberapa model JST yang dicoba
Gambar 5. Form aplikasi program Jaringan Syaraf Tiruan (Rudiyanto, 2003)
6
Data-data yang akan digunakan dalam masingmasing model dibagi dalam dua kelompok data yaitu
sekitar dua pertiga data digunakan untuk training
dan sepertiga data digunakan untuk tes yaitu 40
data untuk training dan 20 data untuk tes. Tampilan
form aplikasi program JST seperti pada Gambar 5.
Berbagai model yaitu : 11-22-2, model 9-18-2,
dan model 4-8-2 dicobakan dalam percobaan ini
dan diperoleh bahwa model 11-22-2 adalah model
terbaik dengan koefisien determinasi untuk training
dan testing masing-masing 90.75% dan 84.52%.
Nilai mean square error (MSE) untuk training dan
testing masing-masing diperoleh sebesar 0.002761
dan 0.00451, dengan jumlah eterasi adalah 63600
kali. Perbanding antara beberapa model JST yang
dicoba seperti pada Tabel 1.
Pada tahap training dan test nilai error sampai
dengan iterasi ke 37000 masih sangat tinggi,
kemudian mulai menurun setelah mencapai 48000
iterasi dan konstan pada sekitar 63000 – 64000.
Grafik menurunnya nilai error untuk training dan
testing dapat dilihatan pada Gambar 6.
Hasil pengujian keandalan model untuk training
dan testing secara grafik nampak bahwa error
simpangan antara kadar bahan organik pengukuran
dan prediksi terjadi secara acak dengan persamaan
y = 1.0046 x dan y = 0.9667x seperti terlihat pada
Gambar 7.
Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh,
dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
1. Model ANN terbaik adalah 11-22-2 dengan
konstanta laju pembelajaran 0.1, konstanta
momentum = 0.1 dan konstanta gain = 0.9.
2. Pada training diperoleh nilai koefisien
determinasi r2 0.91 untuk kadar bahan organik
pengukuran dan hasil predikai ANN dengan nilai
MSE sebesar 0.002762 dan pada saat training
r2 0.84 dan MSE 0.00451 yang diperoleh pada
iterasi ke-63600 kali.
3. Model integrasi pengolahan citra digital dan
ANN dapat digunakan untuk memprediksi kadar
bahan organik dalam tanah dengan hasil baik.
Daftar Pustaka
Gambar 6. Grafik Mean Square Error (MSE) untuk
training dan testing
Adhitya Rahmansyah, Hermantoro, dan Rudiyanto.
2004. Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Dalam
Evaluasi Lahan Kakao. Jurusan Teknik Pertanian
dan Biosistem. Teknologi Pertanian. Institut
Pertanian Stiper Yogyakarta. Yogyakarta.
Ahmad, Usman. 2005. Pengolahan Citra Digital dan
Pemrogramannya. Graha Ilmu. Yogyakarta.
Arham, Z., Usman Ahmad, dan Suroso. 2004.
Evaluasi Tingkat Ketuaan dan Kematangan
Jeruk Nipis (Citrus Aurantifolia Swingle) Dengan
Pengolahan Citra Digital dan Jaringan Syaraf
Gambar 7. Hubungan antara kadar bahan organik terukur dan hasil JST
7
Vol. 25, No. 1, April 2011
Tiruan. Jurnal Keteknikan Pertanaian Vol. 18(3)
: 210-218.
Damiri, D.J., Usman Ahmad, dan Suroso. 2004.
Identifikasi Tingkat Ketuaan dan Kematangan
Jeruk Lemon (Citrus Medica) Menggunakan
Pengolahan Citra Digital dan Jaringan Syaraf
Tiruan. Jurnal Keteknikan Pertanaian Vol. 18(1)
: 48-60.
Dwinanto. 2004. Penerapan Teknologi Image
Processing dan Artificial Neural Network untuk
Menduga keberadaan Air dan Nutrisi Pada
Pertumbuhan Tanaman Cabai Merah. Jurusan
teknik Pertanian. Teknologi Pertanian. Institut
Pertanian Bogor. Bogor.
8
Hakim, Nurhayati., dkk. 1986. Dasar-Dasar Ilmu
Tanah. Universitas Lampung. Lampung.
Munir, Rinaldi. 2004. Pengolahan Citra Digital.
Informatika Bandung. Bandung.
Rudiyanto dan Budi I. Setiawan. 2004.
Backpropogation Artificial Neural Netwoks.
[email protected] dan [email protected].
Siang, J. J. 2005. Jaringan Syaraf Tiruan dan
Pemrograman Menggunakan Matlab. Andi.
Yogyakarta.
Sutanto, Rachman. 2005. Dasar-Dasar Ilmu Tanah
: Konsep dan Kenyataan. Kanisius. Yogyakarta.
PEDOMAN PENULISAN
Jurnal Keteknikan Pertanian merupakan
media publikasi untuk tulisan asli yang belum
pernah diterbitkan di dalam jurnal ilmiah nasional
maupun internasional, dan berkaitan dengan teknik
pertanian(agricultural engineering) secara luas.
1. Pedoman Umum
Naskah termasuk Abstract diketik menggunakan
program Microsoft Word huruf Times New Roman
12 point (font 12), ukuran kertas A4 (21x29.5cm).
Pias 3 cm, spasi 1.5, maksimum 15 halaman
termasuk tabel dan gambar s erta diberi nomor
halaman pada sudut bawah sebelah kanan. Tabel
dan gambar diletakkan pada akhir naskah atau pada
lembar dan file terpisah. Pengiriman naskah bisa
melalui pos berupa CD berisi file softcopy ataupun
melalui e-mail. Bila dikirim melalui pos, ditujukan ke
alamat:
Redaksi Jurnal Keteknikan Pertanian
Departemen Teknik Mesin dan Biosistem,
Fakultas Teknologi Pertanian, IPB.
Kampus IPB Dramaga, Bogor 16690.
E-mail: [email protected] atau
[email protected]
Contoh Penulisan Judul:
Pemodelan Sistem Filtrasi
Terkendali pada Sistem
Resirkulasi Pembenihan Ikan
Modeling Controlled Filtration System in Fish
Hatchery Recirculation System
Alfin Najwan, Departemen Teknik Mesin dan
Biosistem, Institut Pertanian Bogor, Email:
[email protected]
Ikhlasul Amal, Departemen Budidaya Perairan,
Institut Pertanian Bogor.
4. Abstract dan Kata Kunci
Abstract menggambarkan esensi isi keseluruhan
tulisan dan di dalamnya tidak terdapat kutipan
pustaka. Abstract ditulis dalam bahasa Inggris dan
dalam satu paragraf tidak lebih dari 200 kata. Kata
kunci ditulis setelah Abstarct maksimum 5 kata,
masing-masing dalam bahasa Inggris dan Indonesia.
Kata kunci yang ditulis pertama merupakan kata
kunci yang terpenting.
5. Naskah Utama
2. Susunan Naskah
Naskah disusun dalam urutan Judul, Penulis dan
alamat instansinya, Abstract, Pendahuluan, Bahan
dan Metode, Hasil dan Pembahasan, Kesimpulan,
Ucapan Terima Kasih, Daftar Pustaka, Tabel dan
Gambar. Naskah undangan tidak harus mempunyai
susunan seperti tersebut di atas.
3. Judul
Judul memberikan subyek penelitian dengan ringkas dan dicetak tebal (bold) dengan huruf kapital
pada setiap awal kata, kecuali untuk kata depan
dan kata sambung. Untuk naskah dalam Bahasa
Indonesia harus disertai judul dalam Bahasa Inggris
yang dicetak miring (italic). Judul dalam Bahasa
Indonesia tidak lebih dari 14 kata dan dalam
Bahasa Inggris tidak lebih dari 10 kata. Nama
lengkap, nama lembaga afiliasi serta alamat para
penulis, ditulis secara berurutan di bawah Judul.
Tambahkan alamat email pada nama penulis untuk
korespondensi.
Penulisan sub judul utama (Pendahuluan, Bahan
dan Metode, Hasil dan Pembahasan, Kesimpulan
dan Ucapan Terima Kasih) menggunakan huruf
kapital pada setiap awal kata, tanpa nomor, dicetak
tebal dan posisi di tengah.
Pendahuluan menjelaskan alasan mengapa
penelitian dilakukan, perumusan dan pemecahan
masalah, status ilmiah (state of the art) penelitianpenelitian terdahulu serta tujuan dan hasil penelitian
yang diharapkan.
Bahan dan Metode menjelaskan bagaimana
penelitian dilakukan atau cara-cara untuk mencapai
tujuan penelitian.
Hasil dan Pembahasan mencantumkan data
yang diperoleh, analisis data, temuan-temuan yang
spesifik serta perbandingannya dengan penelitianpenelitian terdahulu secara berurutan sesuai
dengan urutan dalam tujuan. Hindari penyajian
tabel dan gambar dari data yang sama.
Sub-sub judul ditulis dengan huruf kapital pada
setiap awal kata, tanpa nomor, dicetak tebal dan
posisi di sebelah kiri.
Kata/kalimat dalam bahasa asing ditulis miring.
Nama organisma harus diikuti dengan nama
ilmiahnya secara lengkap pada pengungkapan
pertama. Singkatan pertama kali ditulis di dalam
kurung setelah kata-kata yang disingkatnya.
Penulisan angka mengggunakan US System
seperti: 1,000,000 menyatakan satu juta dan 2.5
menyatakan dua lima per sepuluh. Sistem satuan
yang digunakan adalah SI Unit: cgs (centimeter, gram,
second/detik). Simbol/notasi ditulis menggunakan
huruf miring dan disertai keterangannya pada
pengungkapan pertama. Persamaan diberi nomor
urut yang dituliskan di belakang persamaan dan di
dalam tanda kurung.
7. Daftar Pustaka
6. Tabel dan Gambar
Tabel ditulis dalam halaman terpisah setelah
halaman terakhir dari naskah. Di dalam naskah
cantumkan nomor dan judul tabel pada paragraf
dimana tabel tersebut akan ditempatkan.
Jurnal :
Contoh pada naskah:
…...Sifat fisik bahan pada masing-masing kadar air
ditunjukkan pada Tabel 1.
[Tabel 1. Berat jenis lada berdasarkan kadar air]
Contoh pada halaman tabel:
Tabel 1. Berat jenis lada berdasarkan kadar air
Daftar pustaka mencantumkan pustaka-pustaka
bermutu (primer, mutakhir dan relevan) yang dirujuk
saja. Pustaka diketik berdasarkan urutan alfabet
dari nama akhir (nama keluarga) penulis pertama
dan tahun. Apabila terdapat beberapa pustaka
yang ditulis yang sama, tambahkan huruf ‘a’,’b’ dan
seterusnya di belakang tahun. Pustaka dari internet
hanya boleh dilakukan bila berasal dari lembaga
yang resmi.
Berikut beberapa contoh penulisan pustaka :
Suhardiyanto,
H.,
M.M.
Fuad
dan
Y.
Widiningrum.2007. Analisis pindah panas
pada pendinginan dalam tanah untuk sistem
hidroponik. Jurnal Keteknikan Pertanian Vol.21
(4):355-362.
Prosiding :
Fukuda, T.,Y. Nakano, Kuroda, S. Takeuchi,
B.I.Setiawan, A. Sapei and F. Nurrochmad.2001.
Water manajemen and water quality of paddyarea
in Cidanau watershed at West Java. Proceedings
of the 1st Seminar: Toward Harmonization
between Development and Environmental
Conservation in Biological Production, Tokyo,
February 21-23, 2001. p 201-205.
Buku :
Morga, R.P.C.1996. Soil Erosion and Conservation.
2ndEd. Longman. Harlow
Gambar dibuat hitam putih (B/W) atau greyscale
dalam lembaran terpisah pada halaman terakhir
setelah halaman tabel. Apabila ukurannya besar,
gambar dapat disimpan dalam file terpisah yang
lain(*.jpg, *.gif,*.wmf atau *.emf). Di dalam naskah
cantumkan nomor dan nama gambar pada paragraf
dimana gambar tersebut akan diletakkan.
Bab dalam buku :
Howell, T.A., F.K. Alijiburi, H.M. Gitlin, I. Pai Wu,
A.W.Warrick dan P.A.C. Raats. 1980. Design
and operation of trickle (drip) irrigation, in
Jensen, M.E.(Ed.). Design and Operation of
Farm Irrigation System. ASAE. Michigan. p 663717.
Contoh pada naskah:
Skripsi/Tesisi/Disertasi :
…..(paragraf sebelumnya)
[Gambar 1. Perubahan suhu dengan waktu
proses pengendalian]
…..(paragraf sesudahnya)
Arifanto, T. 2002. Teknik perbaikan filter fisik dan filter
kimia pada sistem resirkulasi pembenihan ikan
patin. (Skripsi). Departemen Teknik Pertanian
Fakultas Teknologi Pertanian, IPB. Bogor.
FORMULIR PEMESANAN JURNAL KETEKNIKAN PERTANIAN1
Kepada Yth.
Sekertariat Jurnal Keteknikan Pertanian,
Departemen Teknik Mesin dan Biosistem
Fakultas Teknologi Pertanian
Institut Pertanian Bogor
Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
Tel: 0251-8624691 ; Fax: 0251-8623026
Email: [email protected] & [email protected]; Website: http://web.ipb.ac.id/~jtep/
Bersama ini, saya
Nama
Alamat
Telp.
HP
Email
1.Memesan Jurnal Keteknikan Pertanian: (Harga Rp 50.000,- per eksemplar, belum termasuk ongkos
kemas dan kirim)
Vol/No/Tahun
Jumlah
2.Memesan re-prints Jurnal Keteknikan Pertanian: (Harga Per set (10 eksemplar) Rp 100.000,- belum
termasuk ongkos kemas dan kirim)
Judul
Penulis
Vol/No/Tahun
Jumlah
3.Berlangganan Jurnal Keteknikan Pertanian: (Harga Rp 90.000,- belum termasuk ongkos kemas dan
kirim)
Mulai Tahun
Sampai Tahun
Jumlah
Pembayaran kami lakukan melalui wesel pos ke alamat redaksi/transfer, ke Rekening No.0595-0100346150-9, BRI KPC IPB, a/n Jurnal Keteknikan Pertanian2. Bersama ini disampaikan bukti pembayarannya3.
Pemesan,
[
1
2
3
]
Formulir pemesanan ini dapat di-download di http://web.ipb.ac.id/`jtep/
Coret yang salah satu
Pengiriman hanya dilakukan setelah Seketariat menerima bukti pembayaran