Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.431
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia Biotika: Jurnal Ilmiah Biologi AGRIEKONOMIKA Agrovigor: Jurnal Agroekoteknologi REKAYASA Jurnal Agro Jurnal Ilmiah Pangabdhi Network Engineering Research Operation [NERO] Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC Natural Science Education Research (NSER)
EKO SETIAWAN
Universitas Trunojoyo Madura
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Immunology & microbiology Physics Social Sciences Other

Published : 29 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 29 Documents
Search

 1   2   3 
Produktivitas dan Kualitas Buah Manggis (Garcinia manggostana L.) di Purwakarta Eko Setiawan; Roedhy Poerwanto
Agrovigor Vol 1, No 1 (2008): SEPTEMBER
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (80.405 KB) | DOI: 10.21107/agrovigor.v1i1.227

Abstract

Indonesian mangosteen is a prospective product to be exported to Europe, Middle East, East Asia such as Taiwan, Hong Kong, Singapore, and Japan. Indonesian exported commodities increase significantly from year to year, but the increasing volume was not followed by an improvement in the production and quality of the fruit.  Mangosteen has symmetrical branches that form a dense canopy that protect sun radiation intensity to penetrate, and it keeps the radiation intensity remain below normal of its need. Most of the harvested mangosteen plants owned by the community were not managed properly. It causes the production and quality of the fruit below standard. The research aims at (1) knowing the position of the buds and fruit at various branches within the canopy, (2) collecting information about the distribution of production and quality of the fruit. The research was done from September 2003 to May 2004 at the center of mangosteen fruit production in west Java, i.e. Sub-district of Wanayasa, District of Purwakarta.  The research was done on randomized complete block design which consists of nine sectors of branches with seven replications. The nine sectors are sector 1 (inner bottom canopy), sector 2 (center bottom canopy), sector 3 (outer bottom canopy), sector 4 (inner middle canopy), sector 5 (center middle canopy), sector 6 (outer middle canopy), sector 7 (inner top canopy), sector 8 (center top canopy), sector 9 (outer top canopy). The result of research showed that the most frequent emergence of bud and fruit in Wanayasa was found in sector 3 (outer bottom canopy), sector 4 (inner middle canopy) and sector 5 (center middle canopy). Sector 6 (outer middle canopy), produce more vegetative branches. Dense canopy structure of upper branches has protect inner and bottom canopy from light availability. On average, the quality of the fruit is below standard. In Wanayasa, only 0.6-0.7% of the fruit meets the quality of Super SNI which produced especially on sector 4 and sector 5. At average, distribution of quality I  was about 8.8-18.2%; distribution of quality II was about 7.7-36.4%; and more than 50% of the production does not meet the quality standards. 
Kandungan Alkalloid dan Steroid Pada Tanaman Kolesom ( Talinumtriangulare (Jacq. )Willd.) Akibat Perbedaan Daerah Asal Tanaman Mariya Ulfa; - Suhartono; Eko Setiawan
Agrovigor Vol 10, No 1 (2017): Maret
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (422.664 KB) | DOI: 10.21107/agrovigor.v10i1.2829

Abstract

Kolesom merupakan salah satu tumbuhan sekulen dari famili portulaceae  yang berkhasiat obat. Tanaman obat di Indonesia berkembang semakin pesat, sejalan dengan meningkatnya kesadaran masyarakat akan kembali menggunakan bahan-bahan obat alami. Bahan obat alami lebih aman dikonsumsi dan memiiki efek samping yang lebih rendah dibandingkan dengan obat-obat sintetik yang terbuat dari bahan kimia. Penelitian ini bertujuan untuk Mengetahui pengaruh perbedaan daerah asal bibit terhadap kandungan alkaloid dan steroid pada tanaman kolesom.  Penelitian ini dilakukan di Universitas Tronojoyo Bangkalan, Madura. Percobaan dilakukan secara non faktorial dengan Rancangan AcakLengkap (RAL). Faktor tersebut yaitu: A1 :  Asal tanaman Kepulauan Kangean, A2 : Asal tanaman Kabupaten Bangkalan, A3 : Asal tanaman Kabupaten Lumajang yang akan diujikan dengan alkaloid dan steroid. Hasil penelitian menunjukkan ada pengaruh asal bibit tanaman kolesom terhadap kandungan alkaloid dan steroid pada daun dan umbi. Kata kunci: Tanaman Kolesom, Alkaloid, Steroid.
Farmer perceptions of the COVID-19 pandemic’s impact on agriculture: A case study from Madura Island, Indonesia Setiani Setiani; Eko Setiawan; Wen-Chi Huang
Agriekonomika Vol 11, No 2: October 2022
Publisher : Department of Agribusiness, Faculty of Agriculture, Universitas Trunojoyo Madura, Indonesi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/agriekonomika.v11i2.15399

Abstract

The worldwide COVID-19 epidemic has had a great impact on farming and socioeconomic institutions all over the globe.This study aims to understand farmer knowledge and perceptions of the impacts of the one-year COVID-19 pandemic on agricultural systems. We purposefully picked 400 farmers from four regencies in Madura Island, Indonesia. The survey was administered from April to August 2021. Maize, rice, peanuts, tobacco, cassava, and chili peppers are the five most cultivated plants, while chicken and cattle are the main livestock raised. Farmers’ perceptions, measured on a 5-point Likert scale (from 1—not affected, to 5—severely affected), showed that COVID-19 had an average minor to moderate effect (average score of 2.49±0.9) on the agriculture system. The greatest impact is on farm income (average scale of 3.76±0.79), while the ability to plant crops in the upcoming season is the lowest (average scale of 1.2±0.56).
Induksi umbi mikro dengan paclobutrazol untuk meningkatkan produksi ubi jalar (Ipomoea batatas L.) Lilis Udkhulul Jannah; Eko Setiawan
Agrovigor Vol 15, No 2 (2022): September
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/agrovigor.v15i2.12766

Abstract

Paclobutrazol merupakan retardant yang memiliki sifat menurunkan metabolismee jaringan dan menghambat pertumbuhan vegetatif. Tujuan penelitian untuk mendapatkan umbi mikro yang akan dijadikan sebagai bibit ubi jalar. Penelitian telah dilaksanakan di Laboratorium Bioteknologi Fakultas Pertanian Universitas Trunojoyo Madura, dari bulan November 2020 sampai Mei 2021. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Lengkap non-faktorial dengan variabel bebas yang diberikan berupa konsentrasi paclobutrazol (0 ppm, 1 ppm, 5 ppm dan 10 ppm) serta konsentrasi sukrosa (30 g L-1, 60 g L-1, 90 g L-1, 120 g L-1), dan dianalisis menggunakan uji jarak berganda Duncan pada taraf 5%. Hasil penelitian menunjukan adanya pengaruh pemberian paclobutrazol dan sukrosa pada parameter tinggi planlet, jumlah helai daun, panjang akar dan jumlah tunas. Namun, hingga planlet umur 8 MSP (minggu setelah perlakuan) pada berbagai konsentrasi paclobutrazol dan sukrosa umbi mikro belum mampu terbentuk.
SISTEM REKOMENDASI PENGELOMPOKAN USAHA MIKRO KECIL DAN MENENGAH (UMKM) MENUJU STANDAR HALAL DENGAN TOPSIS Anggi Nor Fauziah; Bain Khusnul Khotimah; Eko Setiawan
Natural Science Education Research Science Education National Conference 2022
Publisher : Program Studi Pendidikan IPA, Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nser.v0i0.17814

Abstract

Pelaku Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) sebagai perusahaan level menengah ke bawah mempunyai kewajiban menjaga iklim usaha yang berkelanjutan dalam meningkatkan pendapatan masyarakat. Permasalahan utama bagi pemerintah adalah bagaimana merekomendasikan pelaku UMKM yang produktif berstandar halal yang dapat bersaing dengan produk dari perusahaan berskala besar. Sistem yang dapat merekomendasikan pelaku UMKM produktif dari beberapa sisi diataranya kelengkapan standar UMKM (halal, label dagang, SNI, PIRT) ditambah variabel jumlah tenaga kerja, modal awal, jumlah produksi, dan omset dengan bobot kriteria yang ditentukan oleh pengguna. Sistem ini dikembangkan menggunakan pembobotan pada Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang berperan untuk memberikan referensi UMKM dalam pengambilan keputusan. Algoritma TOPSIS dapat bekerja dalam menyelesaikan kasus penentuan pilihan yang bersifat multi-objective diantara sejumlah kriteria kuantitatif dan kualitatif. Algoritma TOPSIS adalah suatu metode untuk pendukung keputusan yang berdasarkan konsep bahwa alternatif terbaik tidak hanya mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif namun juga mempunyai jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Pembobotan atribut kriteria pada penelitian ini dilakukan oleh pihak UMKM dan perankingannya dikerjakan menggunakan algoritma TOPSIS. Terdapat lima kriteria dalam penelitian ini berdasarkan nilai skala bobot kriteria dengan hasil rekomendasi UMKM yang memiliki nilai preferensi alternatif terbaik dengan berkisar nilai 0.8340.
THE LOCAL WISDOM BY FARMER IN EAST JAVA: UTILIZATION OF CULTIVATED PLANT IN INTERCROPPING SYSTEM Eko Setiawan
Rekayasa Vol 6, No 2: Oktober 2013
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (383.823 KB) | DOI: 10.21107/rekayasa.v6i2.2093

Abstract

Various forms of farming patterns was exist today. The objective of this study was to determine the pattern intercropping systems done by a farmer based on the local wisdom in East Java. The data was obtained from the survey in several districts of East Java province such as Bangkalan, Sampang, Pamekasan, Sumenep, Lamongan, Kediri, Sidoarjo, Gresik, and Probolinggo district. The data was grouped according to the combined of plant species. The results showed the farmers cultivated amount of 28 plant species with 80 combinations of model cropping systems. Furthermore, the data give the information amount of 31 percent (25 combination) was similar combination among farmers. On the other hand, the amount of 69 percent (55 combination) was different among farmers.
Evaluasi Keandalan Model Rekognisi Suara Burung Hama Menggunakan Platform Edge Impulse Pada Mikrokontroller Low Power Hasbullah, Abdul Wahib; Setiawan, Eko; Rachmad, Aeri
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC Vol 10, No 2 (2023): Oktober 2023
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/triac.v10i2.22448

Abstract

Penelitian ini mengekplorasi kemungkinan pemanfaatan teknologi  edge machine learning dalam hal rekognisi suara-suara burung hama  yang bisa diaplikasikan pada mikrokontroller ultra low power. Dalam paper ini dilakukan uji kehandalan dari tiga algoritma mesin pembelajaran (ML), kemudian menyematkankannya ke  mikrokontroller Seeed Xiao NRF52840 Sense. Model  pembelajaran mesin yang pertama adalah Fast Convolutional Neural Netywork (CNNs) 1D dengan 2 layer, model ke-2 adalah menggunakan arsitektur berbasis transfer learning MobileNet. Dalam melakukan training dan testing digunakan mesin pembelajaran embedded platform Edge Impulse. Model pembelajaran yang dihasilkan kemudian diimplementasi sebagai Arduino Library baik sebagai representasi 32-bit floating point dan 8-bit fixed integer. Nilai dugaan yang dihasilkan oleh mikrokontroller dievaluasi dalam 4 kasus, yaitu menggunakan kompiler Edge Impulse EON dan Tensor Flow Lite (TFLite). Hasil penelitian juga melaporkan memory footprint ( RAM dan Flash),  nilai akurasi, dan waktu dugaan (time inference).
Land Use Analysis Using Machine-Learning Based on Cloud Computing Platform Prasetyo, Syukur Toha; Rahman, Fahmi Arief; Suryawati, Sinar; Supriyadi, Slamet; Setiawan, Eko
Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia Vol. 30 No. 4 (2025): Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia
Publisher : Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18343/jipi.30.4.765

Abstract

Land use analysis can provide a foundation for successful and efficient regional planning and environmental monitoring. The application of machine-learning on a cloud computing platform (Google Earth Engine, GEE) in land use analysis enables efficient and rapid processing of spatial data on a wide scale. It overcomes the constraints inherent in conventional approaches. The purpose of this study was to identify land use and estimate its level of accuracy using GEE and a Random Forest machine-learning method. The data utilized were the administrative boundaries of Bangkalan Regency (1:25,000) and Landsat 8 SR L2 C2 T1 satellite images from 2022. Satellite image analysis using the Random Forest algorithm on the GEE platform with the JavaScript API, including masking, cloud masking, class and sampling, training, and testing sample data. Land use study using the Random Forest algorithm yielded the following results in order of area: vegetation 65,040.39 ha (49.98%), agricultural land 31,817.16 ha (24.45%), settlements 20,578.05 ha (15.81%), open land 6,683.94 ha (5.14%), and water bodies 6,021.09 ha (4.63%). The accuracy test in GEE revealed an overall accuracy (OA) of 91.39% and a kappa score of 88.39%, or 0.88. At the same time, validation in the field gave an OA of 88.68% and a Kappa of 85.53%. The findings of this study can be applied to land use evaluation and fundamental decision-making. Keywords: land use, random forest, geographic information system, remote sensing
Evaluasi Keandalan Model Rekognisi Suara Burung Hama Menggunakan Platform Edge Impulse Pada Mikrokontroller Low Power Abdul Wahib Hasbullah; Eko Setiawan; Aeri Rachmad
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC Vol 10, No 2 (2023): Oktober 2023
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/triac.v10i2.22448

Abstract

Penelitian ini mengekplorasi kemungkinan pemanfaatan teknologi  edge machine learning dalam hal rekognisi suara-suara burung hama  yang bisa diaplikasikan pada mikrokontroller ultra low power. Dalam paper ini dilakukan uji kehandalan dari tiga algoritma mesin pembelajaran (ML), kemudian menyematkankannya ke  mikrokontroller Seeed Xiao NRF52840 Sense. Model  pembelajaran mesin yang pertama adalah Fast Convolutional Neural Netywork (CNNs) 1D dengan 2 layer, model ke-2 adalah menggunakan arsitektur berbasis transfer learning MobileNet. Dalam melakukan training dan testing digunakan mesin pembelajaran embedded platform Edge Impulse. Model pembelajaran yang dihasilkan kemudian diimplementasi sebagai Arduino Library baik sebagai representasi 32-bit floating point dan 8-bit fixed integer. Nilai dugaan yang dihasilkan oleh mikrokontroller dievaluasi dalam 4 kasus, yaitu menggunakan kompiler Edge Impulse EON dan Tensor Flow Lite (TFLite). Hasil penelitian juga melaporkan memory footprint ( RAM dan Flash),  nilai akurasi, dan waktu dugaan (time inference).
Co-Authors Abdul Wahib Hasbullah Achmad Ghoni Yuliyanto Aeri Rachmad Aeri Rachmad Andrie Kisroh Sunyigono Anggi Nor Fauziah Arifin Surya Dwipa Irsyam Arwinda Mifta Zulfida Ashari Bagus Setiawan Atria, Mega Aulya Fridayanti Badami, Kaswan Bain Khusnul Khotimah Bain Khusnul Khotimah Fahmi Arief Rahman Hasbullah, Abdul Wahib Ikbar Maulana Kaswan Badami Lilis Udkhulul Jannah Mariya Ulfa Muhammad Rifqi Hariri Prasetyo, Syukur Toha Rina Ratnasih Irwanto Roedhy Poerwanto Septin Puji Astuti Setiani Setiani Sinar Suryawati Slamet Supriyadi Subhan - Suhartono, Suhartono Verdi Sasmeka Wen-Chi Huang Wulan Al Fitra