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 re-prints 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: jtep@ipb.ac.id atau jurnaltep@yahoo.com. 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).
Pendahuluan
Tanah terbentuk dari campuran berbagai komponen penyusun yang diperkirakan dalam persen (%) volume secara ideal komposisinya adalah mineral 45%, bahan organik 5%, udara 20-30%, 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
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
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
2
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 nilai-nilai 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
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
4
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
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 (rata-rata), 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.
6
Vol. 25, No. 1, April 2011
Tabel 1. Perbandingan antara beberapa model JST yang dicoba
Data-data yang akan digunakan dalam masing-masing 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
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 6. Grafik Mean Square Error (MSE) untuk
training dan testing
8
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.
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. lupusae@yahoo.com dan budindra@ipb.ac.id. Siang, J. J. 2005. Jaringan Syaraf Tiruan dan
Pemrograman Menggunakan Matlab. Andi. Yogyakarta.
Sutanto, Rachman. 2005. Dasar-Dasar Ilmu Tanah
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: jtep@ipb.ac.id atau
jurnaltep@yahoo.com 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.
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: najwan@yahoo.com
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
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) penelitian-penelitian terdahulu serta tujuan dan hasil penelitian-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 penelitian-penelitian 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.
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.
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
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.
Contoh pada naskah:
…..(paragraf sebelumnya)
[Gambar 1. Perubahan suhu dengan waktu proses pengendalian]
…..(paragraf sesudahnya)
7. Daftar Pustaka
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 : Jurnal :
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
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 663-717.
Skripsi/Tesisi/Disertasi :
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 PERTANIAN
1Kepada 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: jtep@ipb.ac.id & jurnaltep@yahoo.com; 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.0595-01003461-50-9, BRI KPC IPB, a/n Jurnal Keteknikan Pertanian2. Bersama ini disampaikan bukti pembayarannya3.
Pemesan,
[ ]
1 Formulir pemesanan ini dapat di-download di http://web.ipb.ac.id/`jtep/ 2 Coret yang salah satu
