Judul: Analisis Indeks Vegetasi Padi Menggunakan Kamera Multispektral Berbasis Drone dan Citra Landsat 8 di Karawang, Jawa Barat.
Abstrak: Tanaman padi (Oryza sativa) merupakan komoditas terpenting di Indonesia. Sampai saat ini kebutuhan pangan manusia di Indonesia masih didominasi oleh beras. Teknologi penginderaan jarak jauh diperlukan untuk mengetahui informasi tentang tanaman padi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara NDVI multispektral dengan NDVI Landsat 8 pada fase vegetatif dan generatif. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data multispektral dari kamera Parrot Sequoia beresolusi 0.076, data RGB dari kamera Zenmuse X4S beresolusi 0.036 m dan data Landsat 8 beresolusi 30 m pada tanggal 17 Juni 2017 dan 4 Agustus 2017. Analisis data menggunakan regresi dan korelasi, uji t, diagram boxplot, uji ANOVA, dan uji BNT. Dalam petakan sawah, hubungan antara NDVI drone dan NDVI Landsat 8 pada fase vegetatif dan generatif tidak begitu kuat karena nilai koefisien korelasinya lebih kecil dari 0.6 sedangkan dalam grid Landsat 8, hubungan antara NDVI drone dan NDVI Landsat 8 kuat karena nilai koefisien korelasinya lebih besar dari 0.6.
Keyword: Karawang, Landsat 8, multispektral, NDVI

Judul: Analisis Nilai Indeks Vegetasi Padi Menggunakan Data Multispektral dan Citra Satelit MODIS di Karawang, Jawa Barat
Abstrak: Padi (Oryza sativa. sp) adalah salah satu komoditas penting yang ditanam di Indonesia. Salah satu cara untuk memudahkan pengawasan sawah adalah menggunakan metode penginderaan jauh. Penelitian dilakukan untuk mendapatkan hubungan korelasi antara nilai indeks vegetasi padi dari citra multispektral dan citra MODIS. Analisis dilakukan dengan dua metode, yaitu analisis pada tingkat piksel MODIS dan petakan sawah. Persamaan regresi yang didapatkan dari analisis per petakan sawah adalah y = 2.4485x - 1.3384 dengan r = 0.2438 untuk fase vegetatif dan y = 0.3313x + 0.4336 dengan r = 0.0755 untuk fase generatif (y merupakan indeks vegetasi multispektral dan x indeks vegetasi MODIS). Persamaan regresi yang didapatkan dari analisis per piksel MODIS adalah y = 2.4069x – 1.3044 dengan r = 0.4720 untuk fase vegetatif dan y = 0.3315x + 0.4373 dengan r = 0.1406 untuk fase generatif. Hubungan antara NDVI multispektral dan MODIS pada analisis per petakan sawah masih lemah. Pada analisis per piksel MODIS, hubungan pada fase vegetatif lebih besar dibandingkan dengan pada fase generatif.
Keyword: citra modis, indeks vegetasi, multispektral

Judul: Truncated Stop Loss as a Optimal Solution of Reinsurance Agreement in One-Period Model
Abstrak: Reinsurance is one of risk management efforts of an insurance company, which is called the cedent. Similar with insurance, reinsurance constitutes the cedent to pay the premium. We consider one-period reinsurance model and derive a rule which minimizes the ruin probability of the cedent for a fixed reinsurance premium. Therefore, it is needed to construct an optimal reinsurance agreement for the cedent. The premium is calculated according to four different principles, i.e. economic, generalized zero-utility, Esscher, and mean-variance principles. Stop loss is a reinsurance contract which protect the insurance company for losses that exceed a certain amount. The result of this research shows that a truncated stop loss is an optimal agreement in the class of all reinsurance contracts with various premiums calculated using above mentioned principles.
Keyword: