Judul: Sugarcane Health Monitoring based on Region using Remote Sensing
Abstrak: Gula merupakan komoditas strategis bagi perekonomian di Indonesia. Gula juga salah satu kebutuhan utama masyarakat dan sumber kalori yang populer. Konsumsi domestik gula Indonesia dari tahun ke tahun mengalami peningkatan. Namun meningkatnya kebutuhan gula di Indonesia tidak diimbangi dengan laju hasil produksi gula dalam negeri, sehingga mengharuskan Indonesia melakukan impor. Penyebab Indonesia melakukan impor karena berkurangnya bahan baku tebu yaitu produksi tebu giling. Salah satu cara untuk meningkatkan produktivitas dan produksi tebu yaitu melakukan monitoring kesehatan tanaman tebu, apalagi pada areal lahan perkebunan tebu yang luas. Di Indonesia kebanyakan lahan tanaman tebu pengawasannya masih dilakukan secara manual, sehingga sangat tidak efektif karena membutuhkan biaya, waktu dan padat karya. Tidak adanya sistem monitoring juga berpotensi membuang sumber daya seperti penggunaan pupuk dan pestisida yang berlebihan. Apalagi pada kasus tertentu seperti tidak terjangkau bagian dalam kebun oleh petugas, sehingga tidak terawasi dan sangat merugikan pihak petani. Pada areal monitoring kerap terdapat objek yang bukan fokus kajian. Seperti areal tanam yang heterogen (vegetasi selain tanaman tebu dan non vegetasi) ataupun perbedaan masa tanam pada tanaman tebu yang mengakibatkan sukar untuk diidentifikasi, sehingga perlu dilakukan teknik segmentasi untuk mendeteksi kerapatan wilayah dan memisahkan objek selain tebu sebagai masukkan untuk menentukan region monitoring. Hal inilah yang melatarbelakangi dilakukannya penelitian tentang “Monitoring Kesehatan Tanaman Tebu berbasis Region menggunakan Pengindraan Jauh”. Tujuan dari penelitian ini yaitu menerapkan teknologi remote sensing dengan teknik segmentasi untuk monitoring kesehatan tanaman tebu berdasarkan nilai indeks spektral NDVI, NDBaI, NDWI dan NDDI. Metode yang digunakan yaitu algoritme Simple Non-Iterative Clustering (SNIC) dan Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk segmentasi, dan algoritme Random Forest untuk klasifikasi akhir yang diimplementasikan pada platform cloud Google Earth Engine (GEE). Hasil yang diperoleh yaitu klasifikasi berbasis objek terbaik (overall accuracy) mencapai 90,8% dengan kappa 0,85 dan perkiraan musiman tebu puncaknya berada pada bulan Januari hingga Mei. Sedangkan untuk monitoring kesehatan (region C) dalam kondisi tidak sehat disebabkan berkurangnya air atau kekeringan., Sugar is a strategic commodity for the economy in Indonesia. Sugar is also one of the main needs of society and a popular source of calories. The domestic consumption of Indonesian sugar from year to year has increased. However, the increasing demand for sugar in Indonesia has not been matched by the rate of domestic sugar production, thus requiring Indonesia to import. The reason for Indonesia to import is due to reduced sugarcane raw materials, namely milled sugarcane production. One way to increase the productivity of sugarcane production is to monitor the health of sugarcane, especially in large areas of sugarcane plantations. In Indonesia, control of most sugarcane fields is still done manually, so it is very ineffective because it requires money, time and is laborintensive. The absence of a monitoring system also has the potential to waste resources such as excessive use of fertilizers and pesticides. Especially in certain cases, such as when the officers cannot reach the inside of the garden, so they are not monitored and can lead to losses for the farmers. In the monitoring area, there are often objects that are not the focus of the study. As with heterogeneous planting areas (vegetation other
Keyword: Google Earth Engine (GEE), monitoring kesehatan, object-oriented, remote sensing, tebu

Judul: Spatial Mapping of Sugar Content Distribution in Sugarcane Plantations Based on Portable NIR Spectroscopy Integrated with GIS
Abstrak: Tanaman tebu (Saccharum officinarum L.) ditanam di daerah beriklim tropis untuk salah satunya diproduksi menjadi gula. Pengukuran kadar gula pada nira tebu dilakukan pada awal pengolahan gula untuk mengetahui kualitas nira yang pada umumnya masih dilakukan secara destruktif menggunakan refraktometer atau brix meter. Namun, terdapat metode non-destruktif menggunakan alat bernama SCiO dengan memanfaatkan reflektan NIR sehingga memungkinkan untuk melakukan pengukuran tanpa merusak sampel tebu. Implementasi Smart Farming 4.0 memperkenalkan pertanian presisi yang dapat mengoptimalkan penggunaan input dan memanfaatkan teknologi seperti GPS untuk pemetaan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan nilai brix, tinggi tanaman, diameter batang tebu, dan jumlah tegakan tebu pada suatu lahan serta melakukan analisis terhadap volume nira, produktivitas gula dan tebu, serta hablur. Metode penelitian yang dilakukan adalah dengan mengambil beberapa titik data pada setiap grid berukuran 2 m x 2 m di lahan tebu. Data yang diambil berupa nilai brix, tinggi tanaman, diameter batang, dan jumlah tegakan yang diinput melalui aplikasi Qfield. Data Qfield kemudian diolah menggunakan software Qgis dan dilakukan pemetaan dengan proses kriging. Hasil yang didapat dari penelitian ini bahwasanya pendugaan nilai brix dapat diperoleh menggunakan SCiO sehingga tidak perlu mendestruksi tanaman tebu. Pemetaan dengan proses kriging dilakukan dengan tiga buah ukuran grid yang berbeda, yaitu grid 2 m x 2 m, 1x1 m, dan 0,5 m x 0,5 m, Hasil pemetaan yang dilakukan dengan ukuran grid 2x2 m akan menghasilkan sebaran nilai yang lebih akurat karena sesuai dengan ukuran grid pada saat pengambilan data. Hasil analisis yang dilakukan dari pemetaan tersebut menghasilkan perhitungan jumlah volume nira yang dihasilkan yaitu 15,61 m³ dengan rata-rata tiap gridnya 0,03 m³, produktivitas gula sebesar 7,5 ton/ha, produktivitas tebu sebesar 95,3 ton/ha dan rendemen 8%., Sugarcane plants (Saccharum officinarum L.) are grown in tropical climates to be produced into sugar. Sugar content is measured in sugarcane juice at the beginning of sugar processing to determine the quality of juice, which is generally still done destructively using a refractometer or brix meter. However, a non-destructive method using a tool called SCiO, which utilises NIR reflectance, makes it possible to take measurements without damaging the sugarcane sample. The implementation of Smart Farming 4.0 introduces precision farming that can optimise the use of inputs and utilise technologies such as GPS for land mapping. This research aims to map the brix value, plant height, sugarcane stem diameter, and the number of sugarcane stands in a field and analyse the volume of sugarcane juice, sugar and sugarcane productivity, and sugar crystal. The research method was to take several data points on each 2 m x 2 m grid in sugarcane fields. The data from brix value, plant height, stem diameter, and number of stands were inputted through the Qfield application. Qfield data is then processed using Qgis software, and mapping is done using the kriging process. The results obtained from this research are that the estimation of brix value can be obtained using SCiO so that there is no need to destroy sugarcane plants. The kriging process was mapped with three different grid sizes, namely 2 m x 2 m, 1 m x 1 m, and
Keyword: kriging, NIR Spectroscopy, sugarcane, sugar productivity, yield

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: