Judul: Segmentasi dan Pengukuran Tingkat Kesehatan Tanaman Karet Berbasis Citra Satelit Sentinel-2A Menggunakan Algoritma Random Forest (Studi Kasus Perkebunan Karet Sembawa)
Abstrak: Karet merupakan salah satu komoditi perkebunan penting di Indonesia. Sayangnya produksi karet tahun 2017 sampai2019 mengalami penurunan. Salah satu penyebabnya yaitu gangguan penyakit gugur daun oleh patogen Pestalotiopsis sp. Maka dari itu perlu adanya analisis nilai indeks kesehatan tanaman karet, yang bisa dilakukan menggunakan teknologi remote sensing. Salah satunya yaitu menggunakan citra satelit Sentinel-2A dengan bantuan software Google Earth Engine yang dapat memantau suatu area dalam lingkup yang luas dan dalam periode yang panjang sehingga akan menghemat tenaga dan waktu jika dibandingkan dengan cara manual. Pengklasifikasian untuk memisahkan area perkebunan karet dengan objek lain di sekitarnya terlebih dahulu perlu dilakukan yaitu menggunakan metode klasifikasi berbasis objek dengan algoritma Simple Non-Iterative Clustering dan random forest. Akurasi terbaik dari model klasifikasi yaitu 78,04%. Di antara indeks-indeks yang dianalisis nilainya, indeks Normalized Difference Red Edge dan Leaf Chlorophyll Index dinilai paling cocok untuk dilakukan analisis. Hasil analisis memperlihatkan, penyakit gugur daun menyebabkan kondisi kesehatan tanaman karet menurun yang diperburuk oleh La Nina., Rubber is one of the important plantation commodities in Indonesia. Rubber production from 2017 to 2019 has decreased. One of the causes is the disruption of a diseases caused by the pathogen Pestalotiopsis sp. Therefore it is necessary to monitor the health of rubber plants which can be done by using remote sensing technology. One of them is using satellite imagery with the help of Google Earth Engine software. Classification to separate the rubber area from various objects around it needs to be done first. One of the methods is object-based classification method using Simple Non-Iterative Clustering and Random Forest algorithm. The best model has 78,04% accuracy. Among all the indices, Normalized Difference Red Edge dan Leaf Chlorophyll Index are considered the most suitable for analysis. The results show that Pestalotiopsis sp leaf fall disease causes the health condition of rubber plants to decline, which is exacerbated by La Nina.
Keyword: Google Earth Engine, Klasifikasi Berbasis Objek, Karet, Remote Sensing

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: