Judul: Comparative study of oil palm productivity estimation models: multilinear regression and holt-winters approach.
Abstrak: Kelapa sawit memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia melalui peningkatan produksi dan ekspor kelapa sawit. Namun, pengelolaan dan prediksi produktivitas di perkebunan kelapa sawit yang semakin luas menghadirkan tantangan signifikan. Metode estimasi saat ini memerlukan banyak sumber daya dan waktu. Penelitian ini mengusulkan penerapan teknik pengindraan jauh, khususnya melalui Google Earth Engine dan citra satelit Landsat 8, untuk estimasi produktivitas kelapa sawit yang lebih efisien. Menggunakan model regresi multilinear yang mengintegrasikan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan data curah hujan dari dataset CHIRPS, data produktivitas historis juga diinkorporasikan menggunakan pendekatan eksponensial smoothing Holt-Winter. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pengelolaan perkebunan kelapa sawit dengan memanfaatkan teknologi pengindraan jauh dan analisis data cuaca. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode tersebut efektif dalam memprediksi produktivitas, meskipun masing-masing memiliki keunggulan dan kelemahan. Model regresi multilinear untuk model umum dengan akumulasi data tahunan menggunakan dataset curah hujan bergeser 12 bulan mencapai R² sebesar 0,855, RMSE sebesar 0,291 ton/ha/tahun, dan MAPE sebesar 3,145%, dan kombinasi AK12_M3 adalah yang terbaik untuk pemodelan setiap blok. Sementara itu, metode Holt-Winter untuk model universal serta model setiap blok, menggunakan pendekatan musiman 4 bulan, menghasilkan hasil terbaik dengan R² sebesar 0,83, RMSE sebesar 0,153 ton/ha/bulan, dan MAPE sebesar 5,840%. Penelitian ini berkontribusi pada metodologi estimasi produktivitas kelapa sawit dan mendorong implementasi teknologi pengindraan jauh untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas perkebunan, serta membuka peluang penelitian lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi prediksi., Palm oil plays a crucial role in Indonesia's economy through the increased production and export of oil palm. However, managing and predicting productivity in expanding oil palm plantations presents significant challenges. Current estimation methods are resource-intensive and time-consuming. This study advocates the application of remote sensing techniques, particularly through Google Earth Engine and Landsat 8 satellite imagery, for efficient oil palm productivity estimation. Using a multilinear regression model that integrates the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and rainfall data from the CHIRPS dataset, historical productivity data is also incorporated using the holt-Winter exponential smoothing approach. The research aims to enhance oil palm plantation management by harnessing remote sensing technology and weather data analysis. The results indicate that both methods are effective in predicting productivity, although each has its advantages and disadvantages. The multilinear regression model for the universal model with annual data accumulation using the 12-month shifting rainfall dataset achieved an R² of 0.855, RMSE of 0,291 tons/ha/year, and MAPE of 3,145%, and the AK12_M3 combination was the best for modeling each block. Meanwhile, the holt-Winter method for the universal model as well as each block model, using a 4-month seasonal approach, produced the best results with an R² of 0.83, RMSE of 0,153 tons/ha/month, and MAPE of 5,840%. This research contributes to the methodology of palm oil productivity estimation and encourages the implementation of remote sensing technology to improve the efficiency and productivity of plantations, as well as opens further research opportunities to enhance prediction accuracy.
Keyword: CHIRPS, kelapa sawit, NDVI, Metode Holt-winter, Metode regresi multilinear

Judul: Analisis Produktivitas Kelapa Sawit dengan Indeks Vegetasi Satelit Landsat-8, Curah Hujan dan Manajemen Pemupukan
Abstrak: Taksasi merupakan salah satu metode estimasi produktivitas kelapa sawit yang penting digunakan dalam penentuan keputusan perkebunan di kemudian hari. Kesalahan pengambilan data yang digunakan dalam taksasi dapat menimbulkan masalah di dalam perencanaan kebutuhan tenaga kerja dan transportasi yang dibutuhkan sehingga akan meningkatkan biaya pengelolaan yang tinggi. Memanfaatkan penginderaan jauh dapat digunakan untuk menganalisis data perkebunan kelapa sawit yang memiliki luas perkebunan yang begitu luas menjadi lebih feasible dan reliable. Tujuan dari penelitian ini adalah menghitung nilai indeks vegetasi citra Landsat-8, menentukan persamaan regresi linear berganda untuk estimasi produktivitas kelapa sawit, mengetahui uji tingkat signifikansi (sig. F), uji akurasi dan uji determinasi (R2) model estimasi produktivitas dan menentukan model terbaik estimasi produktivitas kelapa sawit PT Socfin Indonesia. Estimasi dilakukan dengan menggunakan 1, 2 dan 3 variabel bebas. Dilakukan pergeseran beberapa bulan kebelakang pada masing-masing kombinasi variabel bebas. Pendugaan produktivitas menggunakan data pergeseran bulan kebelakang (M-3, M-6, M-12 untuk 6 bulan dan M-6, M-12, dan M-24 untuk 12 bulan). Model estimasi diberi skor pada masing-masing uji, pembobotan digunakan untuk memilih model terbaik. Kombinasi model dengan parameter curah hujan lapangan, pupuk dan indeks vegetasi EVI, pergeseran 6 bulan yang terpilih sebagai model terbaik., Estimation is one of the methods of forecasting oil palm productivity which is important to use in determining future plantation decisions. inaccurate data collection can cause problems in planning the required workforce and transportation requirements, and causing high management costs. Remote sensing can be used to analyze data on vast plantation oil palm plantations to be more feasible and reliable. The purpose of this study is to calculate the Landsat-8 image vegetation index, determine the multiple linear regression for estimating oil palm productivity, significance test (sig. F), accuracy test and determination test (R2) of the productivity estimation model and lastly determine the best model for PT Socfin Indonesia's estimated palm oil productivity. Estimation using 1, 2 and 3 combination independent variables. Estimation of productivity uses data months backwards (M-3, M-6, M-12 for 6 months and M-6, M-12, and M-24 for 12 months). Weight used on each to each test, to determine the best model. Models with parameters CHIRPS rainfall, fertilizer and EVI vegetation index, 6 months shift was chosen as the best model.
Keyword: estimasi produktivitas, indeks vegetasi, kelapa sawit, landsat-8, pengideraan jarak jauh

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: