Judul: Modelling Rice Growth on Ground-based Sensors as a Reference of Unmanned Vehicle Imagery Analysis
Abstrak: Ketersediaan data sawah merupakan kunci untuk perencanaan pertanian di Indonesia. Data kalender penanaman (Kalender Tanam, KATAM) telah tersedia untuk umum, namun demikian, informasi yang disajikan tidak begitu rinci untuk pemodelan lebih lanjut dan/atau pengambilan keputusan. Ketersediaan sistem udara tak berawak membuka peluang untuk mendapatkan data resolusi spasial yang lebih tinggi. Namun demikian, data yang diambil harus dilakukan dengan baik. Dalam penelitian ini, data multi-temporal diambil setiap minggu untuk mendapatkan variasi pola pertumbuhan padi. Pengukuran menggunakan klorometer digunakan sebagai dasar untuk menduga peubah lain yang dikembangkan dari pengukuran berbasis darat atau wahana nir awak (UAS). Excess Greenness (EG) dan Green Chromatic Coordinate (GCC) ditelaah sebagai peubah pemodelan. Penelitian ini menunjukkan bahwa pembacaan klorometer meningkat secara signifikan dalam 22 hari setelah tanam (HST). Hal tersebut memiliki kemiripan pola dengan EG, namun dalam skala yang berbeda. Kenaikan substansial ini berkurang pada sekitar 50 HST, juga sesuai dengan pola EG. Dengan demikian, EG dapat berfungsi sebagai kandidat untuk memantau pertumbuhan padi dari sensor RGB, baik yang dipasang pada UAS maupun pada perangkat genggam. Estimasi tinggi tanaman dari UAS ditemukan mirip dengan yang diamati in-situ., Detailed data availability of rice paddy remains the key for agricultural planning in Indonesia. While planting calendar (Kalender Tanam, KATAM) has been available to public, the nature of the database does not sufficiently contain detailed information for further modeling and/or decision making. The availability of Unmanned Aerial Systems (UAS) opens a chance to gain higher spatial resolution data. Unfortunately, the baseline data taken from ground survey needs to be well constructed. In this research, the author proposed a multi-temporal surveillance in weekly basis to obtain variations in rice vigor, with particular weight in the leaf greenness. The measurement employed chlorometer as the baseline for other proxies developed from ground- or UAS-based measurements. Excess Greenness (EG) and Green Chromatic Coordinate (GCC) were examined as key modelling variables, taking their compatibility to RGB sensors on-board the UAS. This research found that chlorometer readings rose significantly in 22 days after transplanting (DAT), which was fairly similar to EG, altought in a different scaling. This substantial upsurge was reduced in around 50 DAT, coincide with the EG. This suggests that EG served as the best candidate to investigate rice growth from RGB sensors. Either mounted in UAS or in handheld device. Height estimation from UAV was found similar to the one observed in-situ.
Keyword: Excess Greenness (EG), Green Chromatic Coordinate (GCC), Unmanned Aerial Systems (UAS), RGB sensor

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: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: