Judul: Accuracy of Land Surface Morphology Data from UAV RGB Sensor
Abstrak: Keberhasilan pembangunan pertanian berkaitan erat dengan pengelolaan lahan yang baik dan efektif dimana salah satu kegiatan pengelolaan lahan adalah melakukan pemetaan. Pemetaan adalah suatu proses, cara, atau kegiatan membuat peta. Dewasa ini, perkembangan ilmu penginderaan jauh banyak membantu dalam hal pemetaan, utamanya dengan berkembangnya UAV (Unmanned Aerial Vehicle) sebagai alternatif teknologi penginderaan jauh. Dengan keberadaan UAV seseorang dapat melakukan pemetaan skala besar dengan lebih mudah. Namun demikian tingkat keakuratan data yang dihasilkan UAV masih belum banyak dikaji. Penelitian ini bertujuan untuk menilai tingkat akurasi data UAV yang diaplikasikan untuk pemetaan morfologi mikro permukaan lahan (microtopography). UAV yang digunakan adalah jenis Mavic-Pro dengan sensor RGB. Tingkat akurasi dikaji dengan menggunakan metode analisis korelasi antara data pengukuran langsung di lapangan dengan data hasil dari pengolahan foto udara UAV. Hasil analisis korelasi menunjukkan nilai r sebesar 0,58 yang bermakna bahwa tingkat keakuratan topografi mikro berada pada level sedang. Dengan tingkat akurasi ini, UAV Mavic-Pro masih tergolong layak digunakan untuk pekerjaan pemetaan skala besar, karena data yang dihasilkan cukup akurat. Kata kunci: Cikabayan IPB, Pemetaan, Topografi Mikro, UAV, Uji Korelasi., A successful agricultural development is closely related to good and effective land management, where its key issue includes mapping. Mapping is a process, method, or activity of making maps. Modern development of remote sensing helps mapping activities, especially with the rise of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) as a platform for remote sensing technology. With the existence of UAVs, one can perform large-scale mapping more easily. However, the level of accuracy of the data generated by UAV has not widely been studied. This study aims to assess the accuracy of UAV data applied to micro-morphological mapping of the land surface (microtopography). To demonstrate, Mavic-Pro UAV with RGB sensor was used. Accuracy analysis was sought using correlation between direct measurement data in the field and data resulting from UAV aerial photo processing. Correlation analysis showed r-value of 0.58, which means that the accuracy of the microtopography is at moderate level.With this level of accuracy, Mavic-Pro UAV is fairly suitable for large-scale mapping work. Keywords: Cikabayan IPB, Correlation Test, Mapping, Micro Topography, UAV.
Keyword: Cikabayan IPB, Correlation Test, Mapping, Micro Topography, UAV

Judul: Height, Diameter and Tree Canopy Cover Estimation Based on Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Imagery With Various Acquisition Height
Abstrak: Penerapan penginderaan jauh di bidang kehutanan telah menjadi perkembangan teknologi untuk kegiatan inventarisasi hutan. Citra UAV (Unmanned Aerial Vehicle) adalah salah atu produk penginderaan jauh yang efisien untuk mendapatkan informasi biofisik yang mendekati data lapangan melalui resolusi spasialnya yang tinggi. Oleh karena itu, citra UAV dapat digunakan untuk menginventarisasi kawasan hutan yang luas dan terpencil secara efektif dibandingkan dengan pengukuran konvensional. Sebagian besar hutan tanaman di Indonesia, seperti hutan jati, dikelola oleh Perhutani. Pemantauan individu pohon di wilayah Perhutani yang luas akan efisien dengan menggunakan sensor UAV RGB. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh variabel tinggi terbang UAV terhadap akurasi pengukuran pohon. Estimasi tinggi tegakan dan tajuk pada aplikasi UAV dihitung dengan Digital Surface Model (DSM), Digital Terrain Model(DTM) dan orthophoto. Kemudian, hasil studi dievaluasi berdasarkan R2 dan RMSE dalam analisis statistik. Hasil penelitian berdasarkan analisis statistik dari R2dan RMSE menunjukkan tinggi observasi pohon dengan tinggi estimasi pohon pada tinggi terbang 100 m memiliki hubungan kombinasi yang baik daripada tinggi terbang 80 m dan 120 m. Konstanta “a” menunjukkan konsistensi antara diameter pohon hasil observasi dan estimasi tinggi pohon yang memiliki nilai pengaruh rata-rata di atas 80%. Selain itu, estimasi tajuk pohon menggunakan ARCI memiliki perbedaan maksimum 9,8% dan bila umur jati semakin tua, maka persentase selisih antara area semak atau rerumputan dengan tutupan tajuk akan semakin tinggi., Application of remote sensing in forestry has become a technological development for forest inventory activities. UAV (Unmanned Aerial Vehicle) imagery is a powerful remote sensing tool to achieve biophysical information close to field data through its high spatial resolution. Therefore, UAV images can be utilized for inventorying the vast and remote forest area effectively compare to conventional measurement. Most of plantation forests in Indonesia, such as teak forest, are managed by Perhutani. Monitoring individual trees covering vast area of Perhutani would be efficient by using UAV RGB sensors. This study aims to evaluate the effect of UAV’s flight height variables to tree measurements accuracy. Stand height and canopy estimation in UAV application were calculated by Digital Surface Model (DSM), Digital Terrain Model (DTM) and orthophoto. Then, the study results were evaluated based on R2 and RMSE in statistical analysis. Based on the results, statistical analysis of R2 and RMSE indicate high tree observations with tree height estimation at high altitude of 100 m (100 ft) have a good combination of combination rather than of 80 m and 120 m. The “a” constant showed the consistency between tree diameter from observation and tree height estimation which has an average effect value in above 80%. In addition, tree crown estimation using ARCI has a maximum difference of 9.8% and when the age of teak being older, so that, the difference percentage between bush or grass area and canopy cover would be higher.
Keyword: forest inventory, tree crown estimation, orthophoto, UAV imagery, UAV RGB sensors

Judul: Respons hormonal dan imunologis wanita premenopause terhadap minuman fungsional berbahan dasar susu skim yang disuplementasi dengan isoflavon kedelai dan Zn
Abstrak: The decrease of ovarian estrogen level in women causes various menopaused systems of premenopausal women. Along with the decrease of estrogen production, immune system also declines causing degenerative diseases to occur.
Keyword: