Judul: Spatial Mapping of Sugar Content Distribution in Sugarcane Plantations Based on Portable NIR Spectroscopy Integrated with GIS
Abstrak: Tanaman tebu (Saccharum officinarum L.) ditanam di daerah beriklim tropis untuk salah satunya diproduksi menjadi gula. Pengukuran kadar gula pada nira tebu dilakukan pada awal pengolahan gula untuk mengetahui kualitas nira yang pada umumnya masih dilakukan secara destruktif menggunakan refraktometer atau brix meter. Namun, terdapat metode non-destruktif menggunakan alat bernama SCiO dengan memanfaatkan reflektan NIR sehingga memungkinkan untuk melakukan pengukuran tanpa merusak sampel tebu. Implementasi Smart Farming 4.0 memperkenalkan pertanian presisi yang dapat mengoptimalkan penggunaan input dan memanfaatkan teknologi seperti GPS untuk pemetaan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan nilai brix, tinggi tanaman, diameter batang tebu, dan jumlah tegakan tebu pada suatu lahan serta melakukan analisis terhadap volume nira, produktivitas gula dan tebu, serta hablur. Metode penelitian yang dilakukan adalah dengan mengambil beberapa titik data pada setiap grid berukuran 2 m x 2 m di lahan tebu. Data yang diambil berupa nilai brix, tinggi tanaman, diameter batang, dan jumlah tegakan yang diinput melalui aplikasi Qfield. Data Qfield kemudian diolah menggunakan software Qgis dan dilakukan pemetaan dengan proses kriging. Hasil yang didapat dari penelitian ini bahwasanya pendugaan nilai brix dapat diperoleh menggunakan SCiO sehingga tidak perlu mendestruksi tanaman tebu. Pemetaan dengan proses kriging dilakukan dengan tiga buah ukuran grid yang berbeda, yaitu grid 2 m x 2 m, 1x1 m, dan 0,5 m x 0,5 m, Hasil pemetaan yang dilakukan dengan ukuran grid 2x2 m akan menghasilkan sebaran nilai yang lebih akurat karena sesuai dengan ukuran grid pada saat pengambilan data. Hasil analisis yang dilakukan dari pemetaan tersebut menghasilkan perhitungan jumlah volume nira yang dihasilkan yaitu 15,61 m³ dengan rata-rata tiap gridnya 0,03 m³, produktivitas gula sebesar 7,5 ton/ha, produktivitas tebu sebesar 95,3 ton/ha dan rendemen 8%., Sugarcane plants (Saccharum officinarum L.) are grown in tropical climates to be produced into sugar. Sugar content is measured in sugarcane juice at the beginning of sugar processing to determine the quality of juice, which is generally still done destructively using a refractometer or brix meter. However, a non-destructive method using a tool called SCiO, which utilises NIR reflectance, makes it possible to take measurements without damaging the sugarcane sample. The implementation of Smart Farming 4.0 introduces precision farming that can optimise the use of inputs and utilise technologies such as GPS for land mapping. This research aims to map the brix value, plant height, sugarcane stem diameter, and the number of sugarcane stands in a field and analyse the volume of sugarcane juice, sugar and sugarcane productivity, and sugar crystal. The research method was to take several data points on each 2 m x 2 m grid in sugarcane fields. The data from brix value, plant height, stem diameter, and number of stands were inputted through the Qfield application. Qfield data is then processed using Qgis software, and mapping is done using the kriging process. The results obtained from this research are that the estimation of brix value can be obtained using SCiO so that there is no need to destroy sugarcane plants. The kriging process was mapped with three different grid sizes, namely 2 m x 2 m, 1 m x 1 m, and
Keyword: kriging, NIR Spectroscopy, sugarcane, sugar productivity, yield

Judul: Sugarcane (Saccharum officinarum L.)  Germination Rate Analysis Using Remote Sensing for Replanting
Abstrak: Tanaman tebu merupakan bahan baku dalam pembuatan gula. Produksi gula yang berasal dari tebu di Indonesia saat ini belum cukup untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Sehingga perlu adanya perhatian dalam upaya peningkatan rendemen. Kegiatan budidaya tebu banyak yang harus diperhatian. Salah satu kegiatan yang penting yaitu penyulaman. Penentuan lahan tebu yang perlu disulam masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan banyak waktu dan tenaga manusia. Oleh karena itu identifikasi persentase pertumbuhan tebu perlu dilakukan dengan metode lain seperti penginderaan jauh menggunakan citra satelit dengan platform Google Earth Engine agar lebih cepat dan tepat. Penentuan persentase germinasi tebu pada penelitian ini menggunakan citra drone untuk menentukan titik area yang tidak ditumbuhi tanaman tebu dan datasets citra satelit Sentinel-2 dengan nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) sebagai parameter untuk mengetahui tutupan lahan tebu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengolahan citra Sentinel-2 memiliki kendala seperti tutupan awan sehingga perlu dilakukan Cloud Masking dan Gap Filling. Nilai NDVI antara citra Sentinel-2 dan citra drone memiliki nilai berbeda karena resolusi spasial dan gangguan atmosfer. Nilai NDVI tidak dapat membedakan antara gulma dan tebu pada umur tanaman yang masih muda. Akurasi terbaik yang didapatkan yaitu 98,53% dari data validasi dengan menggunakan nilai NDVI citra Sentinel-2 transformasi. Hasil tersebut sangat dipengaruhi oleh data training yang digunakan. Umur tanaman tebu yang tepat untuk dilakukan pendugaan persentase germinasi yaitu 4 minggu setelah tanam (MST)., Sugarcane plants are the raw material for the production of sugar. Sugar production in Indonesia is currently not enough to fulfill the demands of the community. So, it is necessary to pay attention in order to increase the yield. Many sugarcane cultivation activities must be considered. One of the important activities is replanting. Determination of sugarcane area that needs to be replanted is still done manually so it takes a lot of time and human labor. Therefore, identification of the percentage of sugarcane growth needs to be done by other methods such as remote sensing using satellite imagery with the Google Earth Engine platform to be faster and more precise. Determination of the percentage of sugarcane germination in this study uses drone imagery to determine the spot of the area that is not overgrown with sugarcane plants and Sentinel-2 satellite image datasets with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) as a parameter to determine sugarcane land cover. The results showed that Sentinel-2 image processing has limitations such as cloud cover, which requires cloud masking and gap filling. NDVI values between Sentinel-2 images and drone images have different values due to spatial resolution and atmosfer noise. NDVI values cannot distinguish between weeds and sugarcane at an early crop age. The best accuracy obtained is 98.53% from validation data using the NDVI value of the transformed Sentinel-2 image. These results are strongly influenced by the training data used. The best age for estimating the percentage of germination of sugarcane is 4 weeks after planting.
Keyword: Germinasi, Google Earth Engine, Penginderaan Jauh, Sentinel-2, Tanaman Tebu

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: