Judul: Prediction of Sugarcane Juice Volume Based in Multispectral Image Using Multiple Linear Regression Method
Abstrak: Tanaman tebu (Saccharum officinarum) memegang peran sebagai salah satu komoditas nasional yang sangat penting dalam pengembangan sub-sektor perkebunan. Selama musim panen, persentase nira tebu diukur setiap minggunya dengan menggunakan metode destruktif melalui pengambilan sampel di area perkebunan tebu. Penundaan penggilingan tebu dapat mengakibatkan penurunan rendemen gula dan kualitas nira tebu, sehingga diperlukan suatu metode yang mampu dengan cepat menduga volume nira tebu dari suatu kebun untuk memastikan bahwa jumlah panen tidak melebihi kapasitas olah pabrik gula. Penggunaan teknologi penginderaan jarak jauh melalui foto udara di bidang pertanian membuka peluang untuk mendapatkan data spasial dan digital dengan cepat. Penggunaan kamera multispektral akan memberikan gambaran kondisi lahan secara lebih lengkap pada berbagai panjang gelombang yang berguna bagi pendugaan sebaran volume nira tebu. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengembangkan model prediksi produksi volume nira berbasis citra multispektral dengan metode regresi linier berganda. Penelitian ini diawali dengan pengambilan sampel tanaman tebu di kebun tebu pada grid dengan ukuran 2m x 2m diikuti dengan pengambilan citra UAV (Unmaned Aerial Vehicle) pada hari yang sama. Data fenotipik tanaman tebu dan jumlah volume per satuan volume batang tebu yang didapat kemudian dikorelasikan dengan data nilai reflektansi multispektral dengan analisis regresi linier berganda untuk menduga volume nira. Model regresi linier berganda yang dihasilkan adalah Y = 6,303 + 9,815X1 − 5,901X2 + 74,138X3 + 6,644X4, di mana X1, X2, X3, dan X4 merupakan variabel independen berupa nilai reflektansi green, red, red edge, dan near infrared. Model tersebut memiliki koefisien determinasi (R2) sebesar 0,714 dengan MAPE 8,098%., Sugarcane (Saccharum officinarum) plays a role as one of the most important national commodities in the development of the plantation sub-sector. During the harvest season, the percentage of sugarcane juice is measured weekly using the destructive method through sampling in the sugarcane plantation area. Delays in sugarcane milling can result in a decrease in sugar yield and the quality of sugarcane juice, so a method is needed which to rapid estimate the volume of sugarcane juice from a plantation to ensure that the amount of harvest not exceed the processing capacity of the sugar factory. The use of remote sensing technology through aerial photography in agriculture opens up opportunities to obtain spatial and digital data quickly. The use of multispectral cameras will provide a more complete picture of land conditions at various wavelengths that are useful for estimating the distribution of sugarcane juice volume. The purpose of this research was to develop a prediction model of juice volume production based on multispectral imagery with multiple linear regression methods. This research began with sampling sugarcane plants in fields using a grid with a size of 2m x 2m followed by UAV (Unmaned Aerial Vehicle) image capture on the same day. The phenotypic data of sugarcane plants and the amount of volume per unit volume of sugarcane stems obtained were then correlated with multispectral reflectance value data with multiple linear regression analysis to estimate the volume of juice. The resulting multiple linear regression model was Y= 6,303 + 9,815X1 − 5,901X2 + 74,138X3 + 6,644X4 , where X1, X2, X3, and X4 are independent variabels
Keyword: Multispectral, multiple liniear regression, sugarcane, UAV, volume juice

Judul: Sugarcane (Saccharum officinarum L.)  Germination Rate Analysis Using Remote Sensing for Replanting
Abstrak: Tanaman tebu merupakan bahan baku dalam pembuatan gula. Produksi gula yang berasal dari tebu di Indonesia saat ini belum cukup untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Sehingga perlu adanya perhatian dalam upaya peningkatan rendemen. Kegiatan budidaya tebu banyak yang harus diperhatian. Salah satu kegiatan yang penting yaitu penyulaman. Penentuan lahan tebu yang perlu disulam masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan banyak waktu dan tenaga manusia. Oleh karena itu identifikasi persentase pertumbuhan tebu perlu dilakukan dengan metode lain seperti penginderaan jauh menggunakan citra satelit dengan platform Google Earth Engine agar lebih cepat dan tepat. Penentuan persentase germinasi tebu pada penelitian ini menggunakan citra drone untuk menentukan titik area yang tidak ditumbuhi tanaman tebu dan datasets citra satelit Sentinel-2 dengan nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) sebagai parameter untuk mengetahui tutupan lahan tebu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengolahan citra Sentinel-2 memiliki kendala seperti tutupan awan sehingga perlu dilakukan Cloud Masking dan Gap Filling. Nilai NDVI antara citra Sentinel-2 dan citra drone memiliki nilai berbeda karena resolusi spasial dan gangguan atmosfer. Nilai NDVI tidak dapat membedakan antara gulma dan tebu pada umur tanaman yang masih muda. Akurasi terbaik yang didapatkan yaitu 98,53% dari data validasi dengan menggunakan nilai NDVI citra Sentinel-2 transformasi. Hasil tersebut sangat dipengaruhi oleh data training yang digunakan. Umur tanaman tebu yang tepat untuk dilakukan pendugaan persentase germinasi yaitu 4 minggu setelah tanam (MST)., Sugarcane plants are the raw material for the production of sugar. Sugar production in Indonesia is currently not enough to fulfill the demands of the community. So, it is necessary to pay attention in order to increase the yield. Many sugarcane cultivation activities must be considered. One of the important activities is replanting. Determination of sugarcane area that needs to be replanted is still done manually so it takes a lot of time and human labor. Therefore, identification of the percentage of sugarcane growth needs to be done by other methods such as remote sensing using satellite imagery with the Google Earth Engine platform to be faster and more precise. Determination of the percentage of sugarcane germination in this study uses drone imagery to determine the spot of the area that is not overgrown with sugarcane plants and Sentinel-2 satellite image datasets with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) as a parameter to determine sugarcane land cover. The results showed that Sentinel-2 image processing has limitations such as cloud cover, which requires cloud masking and gap filling. NDVI values between Sentinel-2 images and drone images have different values due to spatial resolution and atmosfer noise. NDVI values cannot distinguish between weeds and sugarcane at an early crop age. The best accuracy obtained is 98.53% from validation data using the NDVI value of the transformed Sentinel-2 image. These results are strongly influenced by the training data used. The best age for estimating the percentage of germination of sugarcane is 4 weeks after planting.
Keyword: Germinasi, Google Earth Engine, Penginderaan Jauh, Sentinel-2, Tanaman Tebu

Judul: Balantidiosis disentri dalam zoonosis
Abstrak: Balantiosis merupakan suatu penyakit pada manusia dan ababi yang disebabkan oleh Balantidium coli. Penyakit ini pertama kali diamati oleh Kalmsten pada tahun 1857 pada pasien yang mendrita diare, sedang balantidiosis pada babi pertama kali dilaporkan oleh Leukart pada tahun 1862. Parasit ini merupakan protozoa terbesar yang berada pada usus manusia dan babi dan salah satu Giliata yang patogen.
Keyword: