Judul: Analysis of Relationship between Oil Palm Productivity and Landsat 7 Vegetation Index with Google Earth Engine
Abstrak: Prakiraan jumlah tandan buah segar yang akan dipanen dilakukan dalam manajemen kebun kelapa sawit untuk menentukan berbagai pengambilan keputusan. Kesehatan tanaman merupakan salah satu faktor yang memengaruhi produktivitas tanaman. Indeks vegetasi yang dihitung dari beberapa reflektansi citra satelit dapat digunakan untuk memantau kesehatan tanaman. Pengolahan citra jangka waktu panjang dan areal yang luas membutuhkan teknologi komputasi tinggi seperti Google Earth Engine (GEE). Landsat 7 Surface Reflectance digunakan untuk membandingkan perhitungan 3 nilai indeks vegetasi yakni RVI, NDVI, dan EVI dengan 4 metode yakni A, B, C, dan D menggunakan GEE. Hasil perhitungan indeks vegetasi menghasilkan nilai rataan EVI metode A, B, C, dan D secara berurutan sebesar 2,7218; 5,9443; 2,7472; 2,6769. Selanjutnya, nilai rataan NDVI metode A, B, C, dan D secara berurutan sebesar 0,7827; 0,8246; 0,7829; 0,7908. Terakhir, nilai rataan RVI metode A, B, C, dan D secara berurutan sebesar 8,8192; 11,1548; 8,7597; 8,8239. Perhitungan EVI pada metode C, D dan A merupakan yang paling sesuai untuk digunakan pada studi kasus di kebun kelapa sawit PTPN VIII, Cikasungka terlebih pada analisis tahun 2006–2019 (muda–dewasa) dan 2006–2012 (muda–remaja). Sedangkan, NDVI dan RVI secara keseluruhan memiliki jumlah persentase wilayah yang berkorelasi signifikan jauh lebih kecil dibandingkan EVI.
Keyword: Google Earth Engine, oil palm, productivity, remote sensing, vegetation index

Judul: The Relationship between Paln Oil Productivity and Vegetation Index on Landsat 8 Images and Rainfall in Mature Oil Palm Plants at Cikasungka Plantation PTPN VIII
Abstrak: Taksasi produktivitas kelapa sawit merupakan bagian penting pengolahan kebun kelapa sawit yang masih dilakukan secara manual. Adapun, taksasi juga dapat dilakukan dengan menggunakan alternatif lain yaitu penginderaan jarak jauh. Citra satelit Landsat 8 Surface Reflectance dapat digunakan sebagai alternatif dibantu algoritma indeks vegetasi EVI (Enhanced Vegetation Index), NDVI (Normalize Difference Vegetation Index), dan VARI (Visible Atmospherically Resistant Index). Produktivitas kelapa kemudian diduga dengan metode regresi linear dan regresi linear berganda menggunakan parameter EVI/NDVI/VARI, curah hujan, dan bulan hujan. Analisis regresi linear dan regresi linear berganda dilakukan dengan 3 perlakuan, yaitu perlakuan normal, pergeseran 1 tahun, dan pergeseran 2 tahun. Hasil analisis regresi linear berganda menunjukkan nilai koefisien korelasi dari masing-masing indeks EVI, NDVI, dan VARI. Nilai korelasi tertinggi untuk semua indeks adalah sama yaitu 0.999, sedangakan nilai terendahnya secara berurut yaitu 0.028, 0.087, dan 0.134. Nilai korelasi regresi linear lebih rendah dibandingkan dengan korelasi regresi linear berganda. Uji F menunjukkan bahwa semua variabel bebas adalah berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat. Uji akurasi menunjukkanpengolahan normal memiliki akurasi lebih tinggi. Indeks vegetasi adalah variabel bebas yang paling berpengaruh terhadap produktivitas. Hal ini ditunjukkan dari nilai R2 dan nilai koefisien variabel tersebut, semakin besar nilai koefisien semakin besar pengaruhnya., Taxation of oil palm productivity, an important part of oil palm plantation management, is still performed manually. Oil palm production can be estimated using remote sensing technology as an alternative. Landsat 8 Surface Reflectance satellite imagery can be used to estimate oil palm production using vegetation index algorithm EVI (Enhanced Vegetation Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), and VARI (Visible Atmospherically Resistant Index). Oil palm productivity then analyzed using the linear regression and multiple linear regression with the EVI/NDVI/VARI, rainfall, and rainy month. The analysis was performed with 3 treatments, namely normal treatment, 1-year data shift, and 2-year data shift. The results of multiple linear regression analysis show the value of the correlation coefficient of EVI, NDVI, and VARI. All indices had the same highest correlation value of 0.999, while the lowest were 0.028; 0.087; 0.134. The value of the linear regression correlation is lower than the value of the multiple linear regression correlation. The F test reveals that all independent variables are important explanations for the dependent variable. Accuracy test shows that normal treatmaent is the most accurate. The vegetation index is the independent variable that has the most influence on productivity, this is indicated by the R 2 value and the coefficient value of these variables, the greater the coefficient value the greater the effect.
Keyword: produktivitas, indeks vegetasi, kelapa sawit, citra satelit, productivity, vegetation index, palm oil, satellite imagery

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: