Judul: Analysis of Oil Palm Productivity with Vegetation Index Sentinel-2 Satelitte, Rainfall, and Fertilization Management
Abstrak: Taksasi produksi kelapa sawit dilakukan untuk meramalkan hasil produksi tanaman kelapa sawit kedepannya yang saat ini masih dilakukan secara langsung di lapangan. Taksasi dapat dilakukan dengan memanfaatkan metode remote sensing yang sangat mudah dan hemat biaya. Penelitian ini bertujuan menentukan model persamaan terbaik pendugaan produktivitas kelapa sawit PT. Socfin Indonesia dengan memanfaatkan Google Earth Engine menggunakan 3 parameter (indeks vegetasi, curah hujan, dosis pupuk), 2 parameter (indeks vegetasi, curah hujan) dan 1 parameter (indeks vegetasi). Parameter penduga juga dilakukan pergeseran beberapa bulan ke belakang (M-2, M-3, M-4, M-6, M-8, dan M-12) untuk menduga produktivitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan data lampau dengan berbagai perlakuan dapat menduga produktivitas kedepannya. Data yang terbaik untuk melakukan pendugaan adalah pergeseran 8 bulan (M-8) dan 12 bulan (M-12) ke belakang. Model pendugaan produktivitas terbaik yang didapatkan adalah pengelompokan 4 bulanan SR dengan menggunakan 3 parameter yaitu dosis pupuk, curah hujan satelit dan NDVI maksimum pada pergeseran M-2. Penggunaan parameter curah hujan satelit dapat digunakan untuk menduga produktivitas kelapa sawit., Oil palm production estimation is carried out to predict future oil palm production which are currently still being carried out directly in the field. Production estimation can also be done by using remote sensing method which is very easy and cost-effective. This study aims to determine the best equation model for estimating oil palm productivity of PT. Socfin Indonesia with Google Earth Engine using 3 parameters (vegetation index, rainfall, fertilizer dose), 2 parameters (vegetation index, rainfall), and 1 parameter (vegetation index). These parameters were also shifted several months back (M-2, M-3, M-4, M-6, M-8, and M-12) to estimate productivity. The results showed that the use of past data with various treatments can predict productivity in the future. The best data for making predictions is a shift of 8 months (M-8) and 12 months (M-12) backward. The best productivity estimation model obtained is the 4-month SR grouping using 3 parameters (fertilizer dose, satellite rainfall, and maximum NDVI) at the M-2 shift. The use of satellite rainfall parameters can be used to predict oil palm productivity.
Keyword: Google Earth Engine, oil palm, productivity, remote sensing, vegetation index

Judul: Analisis Produktivitas Kelapa Sawit dengan Indeks Vegetasi Satelit Landsat-8, Curah Hujan dan Manajemen Pemupukan
Abstrak: Taksasi merupakan salah satu metode estimasi produktivitas kelapa sawit yang penting digunakan dalam penentuan keputusan perkebunan di kemudian hari. Kesalahan pengambilan data yang digunakan dalam taksasi dapat menimbulkan masalah di dalam perencanaan kebutuhan tenaga kerja dan transportasi yang dibutuhkan sehingga akan meningkatkan biaya pengelolaan yang tinggi. Memanfaatkan penginderaan jauh dapat digunakan untuk menganalisis data perkebunan kelapa sawit yang memiliki luas perkebunan yang begitu luas menjadi lebih feasible dan reliable. Tujuan dari penelitian ini adalah menghitung nilai indeks vegetasi citra Landsat-8, menentukan persamaan regresi linear berganda untuk estimasi produktivitas kelapa sawit, mengetahui uji tingkat signifikansi (sig. F), uji akurasi dan uji determinasi (R2) model estimasi produktivitas dan menentukan model terbaik estimasi produktivitas kelapa sawit PT Socfin Indonesia. Estimasi dilakukan dengan menggunakan 1, 2 dan 3 variabel bebas. Dilakukan pergeseran beberapa bulan kebelakang pada masing-masing kombinasi variabel bebas. Pendugaan produktivitas menggunakan data pergeseran bulan kebelakang (M-3, M-6, M-12 untuk 6 bulan dan M-6, M-12, dan M-24 untuk 12 bulan). Model estimasi diberi skor pada masing-masing uji, pembobotan digunakan untuk memilih model terbaik. Kombinasi model dengan parameter curah hujan lapangan, pupuk dan indeks vegetasi EVI, pergeseran 6 bulan yang terpilih sebagai model terbaik., Estimation is one of the methods of forecasting oil palm productivity which is important to use in determining future plantation decisions. inaccurate data collection can cause problems in planning the required workforce and transportation requirements, and causing high management costs. Remote sensing can be used to analyze data on vast plantation oil palm plantations to be more feasible and reliable. The purpose of this study is to calculate the Landsat-8 image vegetation index, determine the multiple linear regression for estimating oil palm productivity, significance test (sig. F), accuracy test and determination test (R2) of the productivity estimation model and lastly determine the best model for PT Socfin Indonesia's estimated palm oil productivity. Estimation using 1, 2 and 3 combination independent variables. Estimation of productivity uses data months backwards (M-3, M-6, M-12 for 6 months and M-6, M-12, and M-24 for 12 months). Weight used on each to each test, to determine the best model. Models with parameters CHIRPS rainfall, fertilizer and EVI vegetation index, 6 months shift was chosen as the best model.
Keyword: estimasi produktivitas, indeks vegetasi, kelapa sawit, landsat-8, pengideraan jarak jauh

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: