Judul: Estimating Rice Productivity Using Sentinel-2 Satellite Imagery with a Machine Learning Approach Based on Vegetation Index
Abstrak: Informasi ketersediaan beras di masa mendatang mendukung kebijakan pemerintah guna mewujudkan ketahanan pangan yang berkelanjutan. Salah satu metode yang digunakan untuk mendukung ketersediaan beras di masa mendatang yaitu penggunaan teknologi penginderaan jauh. Penelitian ini bertujuan untuk menduga produktivitas padi berdasarkan nilai normalized difference vegetation index (NDVI) citra satelit Sentinel-2 melalui pendekatan machine learning decision tree. Data produksi padi, varietas, tanggal tanam, tanggal panen, dan koordinat sawah didapat dengan melakukan wawancara kepada petani serta survei lapang. Koordinat sawah kemudian dikonversi menjadi luas area dan dibuat produktivitas padi per petakan sawah berdasarkan data yang sudah didapat. Nilai NDVI per petakan sawah selama satu musim tanam kemudian dihubungkan dengan produktivitas padi melalui machine learning decision tree. Model terbaik pada pendugaan gabungan varietas Inpari 32 dan MR 219 memiliki nilai MAPE 5,077% dengan akurasi 94,923%; RMSE ± 0,391 ton/ha; dan nilai R2 0,776. Model pendugaan terbaik pada varietas Inpari 32 memiliki nilai MAPE 4,16% dengan akurasi 95,84%; RMSE ± 0,262 ton/ha; dan R2 0,894. Model pendugaan terbaik pada varietas MR 219 pada varietas MR 219 memiliki nilai MAPE 1,339% dengan akurasi 98,661%; RMSE sebesar ± 0,103 ton/ha; dan R2 0,982., Information on future rice availability supports government policies for sustainable food security. One method used to support rice availability in the future is the use of remote sensing technology. This study aims to predict the productivity of rice based on normalized difference vegetation index (NDVI) of the Sentinel-2 satellite image through a machine learning decision tree approach. Rice production, plants variety, planting date, harvest date, and field coordinates were obtained by conducting interviews with farmers as well as field surveys. Paddy field coordinates then converted into area, and productivity per square area is generated based on the obtained data. The NDVI value per pitch for a single growing season is linked to the productivity of paddy through the machine learning decision tree. The best model on the combined varieties of Inpari 32 and MR 219 has a MAPE value of 5,077% with an accuracy 94,923%; RMSE ± 0,391 tons/ha; and R² 0,776. The best model on Inpari 32 varieties has a MAPE value of 4,16% with an accuracy 95,84%; RMSE ± 0,262 tons/ha; and R2 0,894. The best model on MR 219 varieties has a MAPE value of 1,339% with an accuracy 98,661%; RMSE ± 0,103 tons/ha; and R2 0,982.
Keyword: decision tree, estimation, NDVI, paddy, Sentinel-2

Judul: Analisis Produktivitas Padi Berdasarkan Algoritma NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Menggunakan Citra Sentinel-2.
Abstrak: Informasi tentang produktivitas padi menjadi salah satu acuan bagi pemerintah untuk menjaga ketersediaan pangan. Teknologi penginderaan jauh dapat digunakan untuk mengetahui produktivitas padi lebih cepat. Penelitian ini bertujuan untuk menduga produktivitas padi dengan satelit Sentinel-2. NDVI Sentinel-2 juga dibandingkan dengan citra Unmanned Aerial Vehicle (UAV) yang diasumsikan memiliki NDVI mendekati kondisi lahan sesungguhnya. Penelitian dilakukan dalam 3 tahap yaitu pengumpulan data, pengolahan citra dan analisis data. Didapatkan hubungan antara NDVI Sentinel-2 dan UAV dengan koefisien determinasi (R2) tertinggi 0.80 saat terjadi fase generatif. Analisis produktivitas padi menggunakan bentuk gelombang NDVI dilakukan dengan 8 kelas hasil algoritma k-means. Jenis kelas 3 dan 4 memiliki produktivitas rata-rata yang paling tinggi dikarenakan umur tanam padi lebih awal dan ketersediaan air tercukupi. Berdasarkan NDVI pada setiap umur tanam, estimasi produktivitas padi dilakukan pada setiap umur dengan R2 tertinggi yaitu pada 63 Hari Setelah Tanam (HST). Model persamaan terbaik terbentuk polinomial ordo 2 yaitu y = 48.657x2 – 56.5x + 17.513. Nilai regresi sebesar 0.35, model estimasi produktivitas padi ini mempunyai R2 yang kecil sehingga keterkaitan hubungan antara NDVI dan produktivitas padi relatif rendah. Standard Error of Estimation (SEE) dari model persamaan ini sebesar 0.96. Nilai SEE ini cukup besar sehingga model estimasi produktivitas padi mempunyai presisi yang tidak cukup baik.
Keyword: K-means, NDVI, produktivitas padi, Sentinel-2

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: