Judul: Vegetation Index Analysis Using Multispectral Imagery on Drones for Measurement of Rubber Plant Health (Case Study: Sembawa Rubber Research Center)
Abstrak: Karet merupakan salah satu negara produsen karet terbesar di dunia. Pada tahun 2017 hingga 2019, nilai produksi karet di Indonesia mengalami penurunan dari 3,68 juta ton menjadi 3,32 juta ton. Salah satu penyebab menurunnya produksi karet dikarenakan adanya serangan penyakit gugur daun karet oleh Pestalotiopsis sp. Pada perkebunan karet di Sembawa, beberapa tajuk pohon sudah mengalami gugur daun sehingga menyebabkan gulma tumbuh di bawah pohon karet. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis indeks vegetasi yang terbaik dalam membedakan objek karet dan gulma, memverifikasi antara indeks vegetasi dan data ground truth, serta memprediksi tingkat kesehatan karet berdasarkan indeks vegetasi dengan ordinal logistic regression. Data penelitan yang digunakan adalah citra multispektral drone dan data ground truth dari pakar. Indeks vegetasi yang terbaik dalam membedakan objek karet dan gulma berdasarkan hasil segmentasi objek adalah NDRE dan LCI. Pada verifikasi hasil, NDRE dan LCI menunjukkan adanya hubungan dengan tingkat kesehatan karet dari data ground truth. Pada hasil prediksi menggunakan ordinal logistic regression, NDRE menunjukkan akurasi terbaik dalam memperkirakan tingkat kesehatan karet, yaitu sebesar 0,733 atau 73,3%., Rubber is one of the largest rubber-producing countries in the world. From 2017 to 2019, the rubber production value in Indonesia decreased from 3,68 million tons to 3,32 million tons. One of the causes of the decrease in rubber production was the attack of rubber leaf fall disease by Pestalotiopsis sp. In the rubber plantations in Sembawa, some of the tree crowns have leaf fall, causing weeds to grow under the rubber trees. Therefore, this study aims to analyze the best vegetation index in distinguishing rubber and weed objects, verify the vegetation index and ground truth data, and predict the rubber health level based on the vegetation index with ordinal logistic regression. The research data used are drone multispectral images and ground truth data from experts. The best vegetation index in distinguishing rubber and weed objects based on object segmentation results is NDRE and LCI. In the result verification, the NDRE and LCI showed a relationship with the rubber health level from the ground truth data. In the prediction results using ordinal logistic regression, NDRE showed the best accuracy in estimating the health level of rubber, which was 0.733 or 73.3%.
Keyword: drone, indeks vegetasi, karet, multispektral, multispectral, rubber, vegetation index

Judul: Predict the NDVI Trend of Rubber Plants Using Random Sentinel-2 Image-Based Forest Regressor (Case Study: Pusat Sembawa Rubber Research)
Abstrak: Karet merupakan salah satu komoditas ekspor unggulan pada sektor perkebunan yang berperan besar sebagai penghasil devisa negara Indonesia. Namun dengan banyaknya permintaan terhadap bahan baku karet tidak diimbangi dengan laju peningkatan produksi karet di Indonesia. Penurunan produksi karet ini disebabkan oleh adanya penyakit gugur daun yang disebabkan oleh jamur Pestalotiopsis Sp. Oleh sebab itu, diperlukannya sistem monitoring kesehatan tanaman karet dengan menggunakan teknologi remote sensing untuk memprediksi trend kesehatan tanaman karet berdasarkan nilai NDVI sehingga pemerintah dapat membantu petani karet dalam melakukan monitoring kesehatan tanaman karet. Tujuan dari penelitian ini untuk memprediksi trend dan analisis kesehatan tanaman karet berdasarkan nilai indeks NDVI untuk 1 bulan hingga 12 bulan kedepan dengan menggunakan model machine learning random forest regressor. Nilai mean absolute error yang didapatkan oleh model random forest regressor pada setiap klon sekitar antara 0,02334 – 0,06546.
Keyword: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Random Forest  Regressor, Remote Sensing, Rubber, Sentinel-2, Pestalotiopsis Sp

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: