Judul: Pengembangan Model Prediksi Panen Berdasarkan Variabel Cuaca Di Perkebunan Kelapa Sawit
Abstrak: Kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq.) merupakan salah satu tanaman yang paling berkembang pesat di negara-negara tropis terutama Indonesia. Sektor perkebunan kelapa sawit memberikan kontribusi yang besar terhadap ekonomi di daerah pedesaan dengan menciptakan lapangan kerja dan meningkatkan pendapatan petani dan masyarakat pedesaan. Prediksi panen kelapa sawit menjadi salah satu faktor penting untuk suatu perusahaan kelapa sawit dalam mengelola perencanaan keuangan serta membuat pengambilan keputusan yang tepat untuk menghindari biaya bulanan tinggi pada masa panen. Peubah cuaca adalah salah satu faktor penting yang mempengaruhi panen kelapa sawit terutama pada fase inisiasi pembungaan, fase diferensiasi jenis kelamin bunga, fase pengembangan bunga setelah diferensiasi, dan fase penyerbukan. Penelitian ini mencoba untuk mengeksplorasi model panen kelapa sawit berdasarkan peubah cuaca dengan menggunakan metode kecerdasan buatan yang diwakilkan oleh metode jaringan saraf tiruan (JST) dan metode statistika yang diwakilkan oleh regresi linier berganda (RLB). Peubah cuaca seperti curah hujan, suhu udara, kelembaban udara, lama penyinaran, kecepatan angin digunakan sebagai peubah masukan. Data yang digunakan adalah data sekunder dimana data untuk peubah masukan diambil dari fase inisiasi pembungaan kelapa sawit sampai tiga bulan sebelum panen. JST dan RLB dipakai untuk membandingkan model mana yang memiliki hasil paling baik untuk memprediksi panen kelapa sawit bulanan. Data yang dipakai untuk metode JST dibagi menjadi dua yaitu data latih dan data tes. Data latih yang dipakai adalah data peubah cuaca dari Mei 2007 sampai dengan Desember 2008, sedangkan untuk data tes yang dipakai adalah data peubah dari Januari 2009 sampai dengan Agustus 2009. Optimasi model JST terbaik diperoleh dengan memasukkan peubah cuaca dari fase diferensiasi jenis kelamin bunga yaitu 30 bulan sampai tiga bulan sebelum masa panen dengan menggunakan 140 neuron di lapisan masukan, dua belas lapisan tersembunyi dan satu neuron di lapisan keluaran. RMSE dari model JST terbaik adalah 0.116 dengan error 16%. Model RLB terbaik diperoleh dari kombinasi peubah curah hujan pada waktu empat bulan sebelum panen, suhu udara pada waktu 23 bulan sebelum panen, lama penyinaran pada waktu tujuh belas bulan sebelum panen, dan kecepatan angin pada waktu lima bulan sebelum panen. Nilai error model RLB adalah 23% dimana lebih rendah dibandingkan model JST. Akurasi rendah dari model kedua model dapat terjadi karena banyak faktor seperti perubahan iklim yang mempengaruhi jumlah curah hujan bulanan yang menyebabkan fluktuasi curah hujan di musim kemarau dan musim hujan. Penelitian selanjutnya masih diperlukan untuk meningkatkan akurasi model yaitu dengan memperoleh basis data panen dan cuaca lebih besar sehingga dapat diperoleh peubah masukan yang lebih baik untuk model JST dan RLB. v Model panen kelapa sawit bisa diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi berbasis web untuk memfasilitasi pengguna untuk membuat perencanaan dan keputusan yang tepat dalam menentukan kebutuhan jumlah tenaga kerja dan jumlah trip angkutan bulanan ketika masa panen kelapa sawit
Keyword: ANN, RLB, produktivitas kelapa sawit, prediksi, peubah cuaca

Judul: Comparative study of oil palm productivity estimation models: multilinear regression and holt-winters approach.
Abstrak: Kelapa sawit memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia melalui peningkatan produksi dan ekspor kelapa sawit. Namun, pengelolaan dan prediksi produktivitas di perkebunan kelapa sawit yang semakin luas menghadirkan tantangan signifikan. Metode estimasi saat ini memerlukan banyak sumber daya dan waktu. Penelitian ini mengusulkan penerapan teknik pengindraan jauh, khususnya melalui Google Earth Engine dan citra satelit Landsat 8, untuk estimasi produktivitas kelapa sawit yang lebih efisien. Menggunakan model regresi multilinear yang mengintegrasikan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan data curah hujan dari dataset CHIRPS, data produktivitas historis juga diinkorporasikan menggunakan pendekatan eksponensial smoothing Holt-Winter. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pengelolaan perkebunan kelapa sawit dengan memanfaatkan teknologi pengindraan jauh dan analisis data cuaca. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode tersebut efektif dalam memprediksi produktivitas, meskipun masing-masing memiliki keunggulan dan kelemahan. Model regresi multilinear untuk model umum dengan akumulasi data tahunan menggunakan dataset curah hujan bergeser 12 bulan mencapai R² sebesar 0,855, RMSE sebesar 0,291 ton/ha/tahun, dan MAPE sebesar 3,145%, dan kombinasi AK12_M3 adalah yang terbaik untuk pemodelan setiap blok. Sementara itu, metode Holt-Winter untuk model universal serta model setiap blok, menggunakan pendekatan musiman 4 bulan, menghasilkan hasil terbaik dengan R² sebesar 0,83, RMSE sebesar 0,153 ton/ha/bulan, dan MAPE sebesar 5,840%. Penelitian ini berkontribusi pada metodologi estimasi produktivitas kelapa sawit dan mendorong implementasi teknologi pengindraan jauh untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas perkebunan, serta membuka peluang penelitian lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi prediksi., Palm oil plays a crucial role in Indonesia's economy through the increased production and export of oil palm. However, managing and predicting productivity in expanding oil palm plantations presents significant challenges. Current estimation methods are resource-intensive and time-consuming. This study advocates the application of remote sensing techniques, particularly through Google Earth Engine and Landsat 8 satellite imagery, for efficient oil palm productivity estimation. Using a multilinear regression model that integrates the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and rainfall data from the CHIRPS dataset, historical productivity data is also incorporated using the holt-Winter exponential smoothing approach. The research aims to enhance oil palm plantation management by harnessing remote sensing technology and weather data analysis. The results indicate that both methods are effective in predicting productivity, although each has its advantages and disadvantages. The multilinear regression model for the universal model with annual data accumulation using the 12-month shifting rainfall dataset achieved an R² of 0.855, RMSE of 0,291 tons/ha/year, and MAPE of 3,145%, and the AK12_M3 combination was the best for modeling each block. Meanwhile, the holt-Winter method for the universal model as well as each block model, using a 4-month seasonal approach, produced the best results with an R² of 0.83, RMSE of 0,153 tons/ha/month, and MAPE of 5,840%. This research contributes to the methodology of palm oil productivity estimation and encourages the implementation of remote sensing technology to improve the efficiency and productivity of plantations, as well as opens further research opportunities to enhance prediction accuracy.
Keyword: CHIRPS, kelapa sawit, NDVI, Metode Holt-winter, Metode regresi multilinear

Judul: Grup dan Homomorfisma Grup pada Rubik Revenge
Abstrak: Rubik cube is a kind of puzzle game. A player must arrange rubik sides, which have been disordered, back to the position where every side has the same colour. This paper does not focus on the settlement solution, but instead on proving the existence of a group homomorphism between rubik movement group and S96 symmetric permutation group in rubik revenge. Firstly, it has been proved that rubik movement set is a group. Then, it also has been proved that the M set, which contains numeric labels of 1 until 96 in cubinos sides, is S96 symmetric permutation group.
Keyword: