Judul: Deteksi Kadar Nitrogen pada Tanaman Teh dengan Menggunakan Citra Satelit
Abstrak: Teh merupakan tanaman yang dipanen daunnya, sehingga setiap faktor penentu pertumbuhan pucuk akan berpengaruh terhadap produksi. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi dan menduga kadar nitrogen pada daun teh dengan menggunakan citra digital dari satelit. Metode yang digunakan terdiri dari tahap persiapan data dimana pengambilan sampel berupa daun indung tanaman teh untuk diuji di laboratorium, tahap pengolahan data dimana dilakukan ekstraksi data dari laman Google Earth Engine, tahap analisis data dimana dilakukan analisis regresi untuk mencari korelasi antara kadar nitrogen dengan nilai dari setiap saluran dari satelit dan terakhir adalah pembuatan peta sebaran dugaan kandungan nitrogen. Penelitian menghasilkan model untuk pendugaan kandungan nitrogen pada tanaman teh adalah N = 2.364 - 9.64 B1 + 8.29 B7 - 2.492 B8 - 20.12 B11 + 29.64 B12 dengan nilai R-sq sebesar 79.67%, R-sq adjusted sebesar 74.31% dan R-sq predicted sebesar 63.40%. Model tersebut memiliki nilai MAPE sebesar 3.13%, sehingga model penduga memiliki tingkat akurasi sebesar 96.87%. Dalam klasifikasi tingkat unsur hara didapatkan akurasi keseluruhan sebesar 60%., Tea is a plant whose leaves are harvested, so any determinants of shoot growth will affect production. The purpose of this study was to identify and estimate the nitrogen content of tea leaves using digital images from satellites. The method used consists of the data preparation stage where the sample is taken in the form of tea plant leaves to be tested in the laboratory, the data processing stage where data extraction is carried out from thepage Google Earth Engine, the data analysis stage where regression analysis is carried out to find the correlation between nitrogen levels and the value of each channel from the satellite and the last is the creation of a distribution map of the estimated nitrogen content. The research resulted in a model for estimating the nitrogen content of tea plants: N = 2.364 - 9.64 B1 + 8.29 B7 - 2.492 B8 - 20.12 B11 + 29.64 B12 with an R-sq value of 79.67%, R-sq adjusted 74.31% and R-sq predicted by 63.40%. The model has a MAPE value of 3.13%, so the estimator model has an accuracy rate of 96.87%. In the classification of nutrient levels, the overall accuracy is obtained by 60%.
Keyword: Google Earth Engine, Mother Leaves, Tea

Judul: Pendugaan Kandungan Nutrisi Kalium Pada Tanaman Teh Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2
Abstrak: Tanaman teh (Camellia sinensis) merupakan komoditas tanaman perkebunan yang memiliki peran cukup besar bagi Indonesia. Penentuan dosis pupuk tunggal kalium pada tanaman teh saat ini diawali dengan pengujian tanah dan daun di laboratorium. Diperlukan pendugaan kadar nutrisi kalium pada tanaman teh dengan biaya yang lebih terjangkau dan hasil yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menduga kadar nutrisi kalium pada tanaman teh menggunakan citra satelit Sentinel-2. Penelitian ini diawali dengan pengambilan sampel daun teh dan diikuti dengan pengambilan citra satelit. Data yang diperoleh kemudian dikorelasikan dengan analisis regresi linier berganda untuk membuat model. Model yang didapat yaitu K% = 0.619 + 0.001876 b3 - 0.001264 b4 - 0.000201 b8, diperoleh menggunakan kelompok data jarak waktu maksimal pengambilan sampel dengan pengakuisisan citra selama 5 hari dan diolah menggunakan regresi metode backward. Koefisien determinasi (R-sq) yang diperoleh tergolong sedang sebesar 50.18%. Model yang diperoleh divalidasi dan dapat dikategorikan baik dalam melakukan pendugaan dengan persentase MAPE 15.18% dan correctness 84.82%.
Keyword: Citra, Kalium, Model, Sentinel-2, Teh

Judul: Grup dan Homomorfisma Grup pada Rubik Revenge
Abstrak: Rubik cube is a kind of puzzle game. A player must arrange rubik sides, which have been disordered, back to the position where every side has the same colour. This paper does not focus on the settlement solution, but instead on proving the existence of a group homomorphism between rubik movement group and S96 symmetric permutation group in rubik revenge. Firstly, it has been proved that rubik movement set is a group. Then, it also has been proved that the M set, which contains numeric labels of 1 until 96 in cubinos sides, is S96 symmetric permutation group.
Keyword: