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: Analysis of Oil Palm Productivity with Vegetation Index Sentinel-2 Satelitte, Rainfall, and Fertilization Management
Abstrak: Taksasi produksi kelapa sawit dilakukan untuk meramalkan hasil produksi tanaman kelapa sawit kedepannya yang saat ini masih dilakukan secara langsung di lapangan. Taksasi dapat dilakukan dengan memanfaatkan metode remote sensing yang sangat mudah dan hemat biaya. Penelitian ini bertujuan menentukan model persamaan terbaik pendugaan produktivitas kelapa sawit PT. Socfin Indonesia dengan memanfaatkan Google Earth Engine menggunakan 3 parameter (indeks vegetasi, curah hujan, dosis pupuk), 2 parameter (indeks vegetasi, curah hujan) dan 1 parameter (indeks vegetasi). Parameter penduga juga dilakukan pergeseran beberapa bulan ke belakang (M-2, M-3, M-4, M-6, M-8, dan M-12) untuk menduga produktivitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan data lampau dengan berbagai perlakuan dapat menduga produktivitas kedepannya. Data yang terbaik untuk melakukan pendugaan adalah pergeseran 8 bulan (M-8) dan 12 bulan (M-12) ke belakang. Model pendugaan produktivitas terbaik yang didapatkan adalah pengelompokan 4 bulanan SR dengan menggunakan 3 parameter yaitu dosis pupuk, curah hujan satelit dan NDVI maksimum pada pergeseran M-2. Penggunaan parameter curah hujan satelit dapat digunakan untuk menduga produktivitas kelapa sawit., Oil palm production estimation is carried out to predict future oil palm production which are currently still being carried out directly in the field. Production estimation can also be done by using remote sensing method which is very easy and cost-effective. This study aims to determine the best equation model for estimating oil palm productivity of PT. Socfin Indonesia with Google Earth Engine using 3 parameters (vegetation index, rainfall, fertilizer dose), 2 parameters (vegetation index, rainfall), and 1 parameter (vegetation index). These parameters were also shifted several months back (M-2, M-3, M-4, M-6, M-8, and M-12) to estimate productivity. The results showed that the use of past data with various treatments can predict productivity in the future. The best data for making predictions is a shift of 8 months (M-8) and 12 months (M-12) backward. The best productivity estimation model obtained is the 4-month SR grouping using 3 parameters (fertilizer dose, satellite rainfall, and maximum NDVI) at the M-2 shift. The use of satellite rainfall parameters can be used to predict oil palm productivity.
Keyword: Google Earth Engine, oil palm, productivity, remote sensing, vegetation index

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: