Judul: Development of Soil Nitrogen Estimation System  in Oil Palm Land with Sentinel-1 Image Analysis Approach
Abstrak: Kelapa sawit adalah salah satu komoditas perkebunan yang mempunyai peran penting dalam perekonomian Indonesia. Indonesia adalah negara produsen dan eksportir kelapa sawit terbesar di dunia. Kebutuhan yang tinggi terhadap minyak kelapa sawit pada masa depan harus didukung dengan produktivitas tinggi. Pemupukan adalah salah satu upaya intensifikasi dalam meningkatkan produktivitas kelapa sawit. Tujuan dari manajemen pemupukan adalah untuk menyediakan hara yang cukup serta proporsi seimbang untuk memastikan kesehatan dan pertumbuhan kelapa sawit dengan baik serta hasil yang optimal. Kandungan hara yang utama pada kelapa sawit yang membantu pertumbuhan dan perkembangan kelapa sawit adalah nitrogen. Sampel tanah dan koordinat lokasi di ambil dari lahan perkebunan kelapa sawit kemudian sesuaikan dengan citra satelit Sentinel-1. Citra Sentinel-1 yang didapat kemudian diproses terlebih dahulu untuk mengurangi faktor-faktor yang memperburuk proses setelahnya. Metode pemrosesan citra Sentinel-1 adalah applying orbit file, calibration, speckle filtering, dan range doppler terrain correction dengan tambahan berkas Digital Elevation Nasional (DEMNAS). Nilai digital number yang didapat dari pantulan citra Sentinel-1 kemudian dijadikan variabel independen dan hasil nutrisi sampel laboratorium dijadikan variabel dependen. Praproses dilakukan untuk mempermudah proses permodelan, praproses yang dilakukan yaitu menyeleksi data pencilan hasil laboratorium yang menyebabkan data yang awalnya 347 menjadi 307 dan proses standarisasi data. Data tersebut dibagi menjadi dua kelompok data latih sebanyak 90% data dan data tes sebanyak 10% data. K-Fold Cross Validation dilakukan pada saat evaluasi model dengan K sebesar 5. Data tersebut dilatih dan dibangun model dengan menggunakan random forest regressor (RFR) dan multi linear regression (MLR). Seluruh model yang dibangun dilihat kualitas modelnya menggunakan MAPE dan ditentukan mana model terbaik dengan memilih MAPE terendah. Permodelan RFR dilakukan dengan metode data transformation, feature importances dan hyperparameter tuning.. Model RFR ini memiliki MAPE sebesar 19,53% Permodelan kedua dilakukan dengan menggunakan algoritme multi linear regression dan dites asumsi terlebih dahulu yang terdiri atas tes linieritas, distribusi normal, multikolinieritas, dan homoskedastisitas dan seluruh asumsi tersebut telah terpenuhi. Model MLR menghasilkan sebesar MAPE sebesar 22,41%. RFR dipilih menjadi model terbaik berdasarkan MAPE terendah dan berdasarkan interpretasi, model RFR memiliki akurasi yang baik untuk menentukan kandungan hara nitrogen tanah.
Keyword: Kelapa Sawit, Kandungan hara Tanah, Sentinel-1, Synthetic Aperture  Radar

Judul: Phosphorus Levels Estimation System of Peat Soil for Oil Palm Based on Image of Synthetic Apperture Radar (SAR) Sentinel-1
Abstrak: Industri kelapa sawit di Indonesia sangat potensial. Salah satu kendala industri kelapa sawit yaitu tingkat produktivitas yang masih rendah disebabkan oleh pemupukan yang kurang optimal. Penyediaan unsur hara yang proporsional diperlukan untuk meningkatkan produktivitas kelapa sawit. Salah satu unsur hara yang dibutuhkan oleh tanaman adalah fosfor. Penelitian ini menggunakan metode analisis citra satelit berbasis radar untuk menduga kadar nutrisi fosfor tanah. Pengambilan sampel tanah dilakukan dengan menyertakan titik koordinat pada setiap sampel di masing-masing wilayah agar dapat dideteksi menggunakan sistem radar pada satelit. Proses pengambilan citra disesuaikan dengan waktu pengambilan sampel. Citra yang telah sesuai dan diunduh kemudian dilakukan praproses untuk mengurangi derau. Nilai ekstraksi gelombang yang didapat kemudian dijadikan sebagai variabel independen yang berjumlah sebanyak sepuluh variabel serta hasil analisis nutrisi fosfor dari laboratorium ditetapkan sebagai variabel dependen. Data yang didapat kemudian dilakukan praproses pengolahan data yang terdiri dari seleksi pencilan, standarisasi data dan data balancing. Data hasil praproses dibagi menjadi data latih sebanyak 90% dan data uji sebanyak 10%. Model algoritma yang digunakan untuk analisis regresi adalah Random Forest Regressor. Evaluasi model dilakukan dengan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil MAPE terbaik yang dihasilkan model adalah 27.94% setelah dilakukan transformasi data dan penyesuaian hyperparameter pada model., The palm oil industry in Indonesia has a huge potential. The low rate of productivity brought on by inadequate fertilization is one of the issues affecting the palm oil industry. Increased oil palm productivity requires the provision of proportionate nutrients. Phosphorus is one of the nutrients that plants require. In this study, the amount of phosphorus in the soil is estimated using a radar-based satellite image processing technique. In order for the radar system on the satellite to detect each sample, the coordinates of each sample in each area are included in the soil sampling process. The image retrieval procedure is adjusted according to the sample period. The image that has been matched and downloaded is then preprocessed to reduce noise. The acquired wave extraction value was then applied as independent variables which contained ten variables, and the results of the laboratory analysis of phosphorus nutrition were determined as the dependent variable. The collected data is subsequently preprocessed for data processing, which involves outlier selection, data standardization, and data balancing. Data that has been preprocessed is split into 90% training data and 10% test data. After data transformation and hyperparameter adjustments, the best MAPE result the model produced was 27.94%.
Keyword: palm oil, phosphorus, peat soil, sentinel-1, random forest regressor

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: