Judul: Algorithm of pattern recognition for real time rice crops monitoring using sentinel images
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu produsen beras terbesar di dunia. Oleh seba itu tanaman padi merupakan komoditas krusial bagi masyarakat Indonesia. Sebagian besar masyarakat Indonesia mengkonsumsi beras sebagai bahan makanan pokok. Seiring dengan laju pertumbuhan penduduk yang terus meningkat, maka permintaan terhadap beras juga meningkat. Monitoring tanaman padi sangat dibutuhkan dalam menjamin ketersediaan pangan nasional. Teknologi remote sensing merupakan salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam memantau fase pertumbuhan tanaman padi. Salah satu satelit yang dapat dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi tentang pase pertumbuhan tersebut adalah Sentinel 2A. Beberapa keunggulan Satelit Sentinel 2A adalah mempunyai resolusi sepasial yang cukup tinggi yaitu 10 x 10 m serta memiliki resolusi temporal yang cukup rapat. Selain itu citra Sentinel 2A dapat diperoleh secara gratis. Parameter kehijauan tanaman padi atau indeks vegetasi yang diperoleh melalui analisis citra satelit dapat digunakan untuk memperkirakan pase pertumbuhan atau umur tanaman padi. Index vegetasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Tanaman padi memiliki karakteristik tersendiri yang membedakan mereka dari tanaman lain. Pada awal pertumbuhan, sawah akan tergenang sehingga indeks vegetasi yang dihasilkan cenderung rendah dan bahkan minus, hal ini disebabkan oleh sawah yang mengandung air dominan. Seiring dengan pertumbuhan padi, sawah akan didominasi oleh daun padi, sehingga indeks vegetasi akan mulai meningkat karena kandungan klorofil yang tinggi. Setelah tanaman padi mulai terisi hingga matang, tingkat kehijauan akan berkurang karena sawah akan didominasi oleh padi yang menguning. Fase pertumbuhan akan berakhir dengan panen dan lahan akan dibiarkan kosong untuk jangka waktu tertentu. Fenomena ini akan menghasilkan pola yang tetap untuk setiap musim. Penelitian ini bertujuan untuk membangun algoritma untuk pengenalan pola index vegetasi yang dihasilkan dari citra satelit Sentinel 2A, sehingga diharapkan dari algoritma tersebut mampu memprediksi pase pertumbuhan tanaman padi. Algoritma yang diperolah digunakan untuk memprediksi citra real time pada bulan Januari 2019. Penelitian ini dilakukan pada bulan Mei hingga September 2017. Data primer diambil pada bulan Juni 2017 dalam bentuk gambar drone dan titik sampel dari 31 titik serta wawancara dengan petani di Desa Sukamekar, Kabupaten Karawang, Jawa Barat. Data series citra Sentinel 2A dari Mei hingga September 2017 dijadikan data untuk membangun model. Pra-pemrosesan dan pemrosesan gambar dilakukan untuk mendapatkan indeks vegetasi, kemudian dilakukan analisis regresi dilakukan di laboratorium GIS MIT Biotrop. Metode yang digunakan dalam menentukan algoritma dimulai dari penentuan index vegetasi pada tiap petak sawah. Dalam penentuan index vegetasi tiap petak sawah menggunakan dua metode, (1) metode pertama dengan menghitung nilai rata-rata index vegetasi pada tiap pixel yang ada di petak sawah, (2) metode kedua dengan menghilangkan pixel yang bersentuhan dengan batas tiap petak sawah, lalu hitung rata-rata nilai index vegetasi pada setiap pixel di petak sawah tersebut. Kedua metode tersebut diterapkan pada pada enam series data citra Sentinel 2A. Enam seri data citra Sentinel 2A dari bulan Mei hingga September 2019. Seteleh dilakukan pra-pemprosesan dan pemprosesan gambar, diambil 186 data sampel yang terbagi menjadi 31 titik sample untuk setiap seri. Data sampel digunakan untuk membangun model. Index vegetasi dari enam seri data sampel dianalisis dengan menggunakan regresi polynomial ordo 2 dan ordo
Keyword: Algoritma pengenalan pola, monitoring padi, Satelit Sentinel 2A, dan index vegetasi

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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: