Judul: Prediction of Rubber Plantation  Productivity Using Sentinel-2A Satellite Imagery in PT. Perkebunan Nusantara III
Abstrak: Karet merupakan komoditas penting di Indonesia dengan sumbangan ekspor yang tinggi dan kegunaannya sebagai bahan baku berbagai industri. Hal ini perlu digunakan sebagai kesempatan untuk memperbarui penggunaan penginderaan jauh sebagai prediktor produktivitas perkebunan karet. Analisis untuk menguji keterkaitan normalized difference vegetation index (NDVI) dengan produktivitas perkebunan karet dilakukan untuk menentukan keterkaitan antara NDVI median dengan produksi lateks di perkebunan karet. Penelitian ini menggunakan Google Earth Engine sebagai alat untuk memperoleh nilai NDVI dari Sentinel-2A dan diuji keterkaitannya dengan menggunakan pengukuran berdasarkan nilai koefisien determinasi atau R2. Nilai rerata koefisien determinasi yang rendah, yaitu kurang dari 0,5, menunjukkan bahwa nilai NDVI median tidak dapat digunakan sebagai prediktor produktivitas perkebunan karet dalam jangka waktu yang lama, melainkan hanya dalam jangka waktu semusim dan hanya berlaku di beberapa kelompok tertentu, seperti di kelompok meningkat dan lembah Afdeling 1, dan kelompok puncak dan menurun di Afdeling 5, yang mempunyai nilai rerata R2 lebih dari 0,5. Keadaan tersebut disebabkan oleh faktor tutupan awan, jenis klon yang digunakan, dan penggunaan stimulan di perkebunan karet., Rubber is an important commodity in Indonesia with a high export contribution and its use as a raw material for various industries. This needs to be used as an opportunity to renew the use of remote sensing as a predictor of rubber plantation productivity. An analysis to test the relationship between normalized difference vegetation index (NDVI) and rubber plantation productivity was carried out to determine the relationship between median NDVI and latex production in rubber plantations. This research uses Google Earth Engine as a tool to obtain NDVI values from Sentinel-2A and tests the correlation using measurements based on the coefficient of determination or R2 value. The low average value of the coefficient of determination, namely less than 0,5, indicates that the median NDVI value cannot be used as a predictor of rubber plantation productivity over a long period of time, but only over a season and only applies in certain phases, such as in the meningkat and bottom Afdeling 1, and peak and downward phases in Afdeling 5, which have an average R2 value of more than 0,5. This situation is caused by cloud cover, the type of clone used, and the use of stimulants in rubber plantations.
Keyword: karet, ndvi, keterkaitan, prediksi, produktivitas, correlation, rubber, productivity, prediction

Judul: Segmentasi dan Pengukuran Tingkat Kesehatan Tanaman Karet Berbasis Citra Satelit Sentinel-2A Menggunakan Algoritma Random Forest (Studi Kasus Perkebunan Karet Sembawa)
Abstrak: Karet merupakan salah satu komoditi perkebunan penting di Indonesia. Sayangnya produksi karet tahun 2017 sampai2019 mengalami penurunan. Salah satu penyebabnya yaitu gangguan penyakit gugur daun oleh patogen Pestalotiopsis sp. Maka dari itu perlu adanya analisis nilai indeks kesehatan tanaman karet, yang bisa dilakukan menggunakan teknologi remote sensing. Salah satunya yaitu menggunakan citra satelit Sentinel-2A dengan bantuan software Google Earth Engine yang dapat memantau suatu area dalam lingkup yang luas dan dalam periode yang panjang sehingga akan menghemat tenaga dan waktu jika dibandingkan dengan cara manual. Pengklasifikasian untuk memisahkan area perkebunan karet dengan objek lain di sekitarnya terlebih dahulu perlu dilakukan yaitu menggunakan metode klasifikasi berbasis objek dengan algoritma Simple Non-Iterative Clustering dan random forest. Akurasi terbaik dari model klasifikasi yaitu 78,04%. Di antara indeks-indeks yang dianalisis nilainya, indeks Normalized Difference Red Edge dan Leaf Chlorophyll Index dinilai paling cocok untuk dilakukan analisis. Hasil analisis memperlihatkan, penyakit gugur daun menyebabkan kondisi kesehatan tanaman karet menurun yang diperburuk oleh La Nina., Rubber is one of the important plantation commodities in Indonesia. Rubber production from 2017 to 2019 has decreased. One of the causes is the disruption of a diseases caused by the pathogen Pestalotiopsis sp. Therefore it is necessary to monitor the health of rubber plants which can be done by using remote sensing technology. One of them is using satellite imagery with the help of Google Earth Engine software. Classification to separate the rubber area from various objects around it needs to be done first. One of the methods is object-based classification method using Simple Non-Iterative Clustering and Random Forest algorithm. The best model has 78,04% accuracy. Among all the indices, Normalized Difference Red Edge dan Leaf Chlorophyll Index are considered the most suitable for analysis. The results show that Pestalotiopsis sp leaf fall disease causes the health condition of rubber plants to decline, which is exacerbated by La Nina.
Keyword: Google Earth Engine, Klasifikasi Berbasis Objek, Karet, Remote Sensing

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: