Judul: Analisis Foto Udara untuk Evaluasi Kesuburan Tanaman Padi pada Fase Vegetatif
Abstrak: Foto udara menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) telah banyak digunakan untuk beberapa aplikasi seperti melakukan foto udara untuk pemantauan banjir, pemantauan lalu lintas, dan banyak lagi tetapi penggunaan UAV untuk aplikasi di sektor pertanian masih jarang dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan multikopter dan menentukan kesuburan tanaman padi. Foto dianalisis dengan menggunakan program visual basic untuk menentukan tingkat warna daun di lahan. Tingkat warna daun diklasifikasikan berdasarkan Bagan Warna Daun (BWD), membedakan daun dengan warna hijau dari komposisi warna pada daun. Sebelum menggunakan pengolahan citra untuk foto udara, uji pelatihan dilakukan dengan menggunakan 10 sampel tiap tingkat BWD, diperoleh tingkat akurasi 100%. Tingkat warna daun dibagi menjadi empat kelas. Hasil validasi pengolahan citra menggunakan akurasi berbobot sebesar 95.040%. Kebutuhan urea di lapangan adalah 43.72 kg dan 43.74 kg berdasarkan foto udara dan BWD. Petani menggunakan 60 kg urea sebagai takaran pupuk, sehingga dengan menggunakan aplikasi foto udara bisa mengurangi 27.1% urea dan meningkatkan ketepatan pada aplikasi pemupukan.
Keyword: Bagan Warna Daun, Foto Udara, Multikopter, Padi

Judul: Analisis Pertumbuhan dan Produktivitas Padi dengan Nilai Indeks Vegetasi Menggunakan Kamera Multispektral UAV
Abstrak: Padi merupakan bahan pangan utama di Indonesia. Besarnya kebutuhan beras tidak sebanding dengan produksi padi di Indonesia yang sering mengalami fluktuasi. Teknologi penginderaan jauh dapat dimanfaatkan secara langsung untuk pengembangan pengetahuan tentang tanaman padi. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan karakteristik indeks vegetasi dengan metode K-means pada tanaman padi berdasarkan foto udara menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) selama satu siklus tanam dan membandingkan citra UAV dengan spectroradiometer serta mengetahui hubungan indeks vegetasi dengan produktivitas tanaman padi (yield). Nilai indeks vegetasi didapat dari citra kamera parrot seqoia yang diambil dengan menggunakan drone DJI Phantom 4 kemudian dilakukan proses stitching dan digitasi menggunakan perangkat lunak Pix4D dan aplikasi QGis. Pengkelasan dengan metode K-means menggunakan aplikasi Rstudio. Hubungan antara produktivitas dengan NDVI serta nilai NDVI UAV dan spectroradiometer dibandingkan menggunakan metode regresi linier. Hasil digitasi mendapatkan 833 petak sawah sebagai data dengan 286 petakan sebagai sampel yang diuji. Metode K-means menghasilkan 8 kelas jenis tanaman padi dengan nilai rata-rata NDVI masing-masing kelas secara berurutan adalah 0.4258, 0.3503, 0.3813, 0.3963, 0.4103, 0.3711, 0.3542, dan 0.4671. Citra UAV dengan spectroradiometer memiliki koefisien determinasi (R2) dan korelasi (R) sebesar 0.7122 dan 0.8439. NDVI dengan produktivitas panen memiliki hubungan linier. Produktivitas padi dapat diduga dengan nilai NDVI saat vegetatif maksimum. Pendugaan produktivitas tanaman padi gagal panen dapat menggunakan persamaan Y = 4.1233x – 1.9758 dengan nilai R2 = 0.5 dan R = 0.707. Pada padi dengan panen baik produktivitas dapat diduga menggunakan persamaan Y = 6.2123x – 1.6139 dimana nilai R2 = 0.5285 dan R = 0.726.
Keyword: Multipektral, NDVI, Padi, UAV

Judul: Dinamika Sistem Ekonomi dengan Model Overlapping-Generation
Abstrak: This manuscript describes a modern macroeconomic model in discrete time so-called Overlapping-Generation Model. In general, modeling framework of Overlapping-Generation is assumed that each person lives for only two periods, i.e. he/she works in the first period and retires in the second. By maximizing lifetime utility, which depends on consumption in the two periods of life, there will exist a steady state condition. Steady state happens when capital per capita at the first and the second periods are equal. In the end, economics converges to a steady state. Some numerical simulations show the effects of some parameters to the steady state condition.
Keyword: