Judul: Pendugaan Kadar Nitrogen dan Stok Karbon Di Kebun Kelapa Sawit (Elaeis quineensis Jacq) dengan Pendekatan Analisis Citra Satelit.
Abstrak: Prediksi kadar nitrogen dan stok karbon menggunakan analisis citra satelit murah, hemat waktu, hemat tenaga kerja, dan akurat. Akurasi dan metode pendugaan yang tepat terhadap nitrogen dan stok karbon tanaman sangat membantu dalam peningkatan efisiensi pemupukan dan pelestarian lingkungan pertanaman kelapa sawit. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model penduga dan hasil dugaan kadar nitrogen dan stok karbon pada kelapa sawit dengan menggunakan analisis citra satelit. Penelitian dilaksanakan di Kebun Pendidikan dan Penelitian Kelapa Sawit IPB-Cargill Jonggol, mulai bulan Agustus 2016 sampai Oktober 2016. Citra satelit yang digunakan adalah Landsat 8 dengan 8 band reflektan. Data nitrogen lapangan diperoleh dari analisis daun 17 dengan metode micro kjeldal. Pemeriksaan lapangan dilakukan terhadap 5 blok kebun dengan total 25 plot sampel. Ukuran setiap plot yaitu 30 m x 30 m dan diletakkan di setiap kelas digital number. Pembuatan plot di lapangan dilakukan sesuai dengan koordinat plot yang ditentukan di citra satelit. Penghitungan biomasa kelapa sawit menggunakan persamaan allometric AGB = (0.0976 H + 0.0706). Dimana AGB = above ground biomass (pohon-1), H = tinggi tanaman (M). Penghitungan karbon menggunakan Y = W*0.5, dimana Y= karbon permukaan, W= total biomasa per hektare (ton ha-1). Model penduga nitrogen terpilih disusun dari digital number yaitu N = -959+(0.001 DN1)-(0.001 DN3)+(0.000 DN6)+(0.0000346 DN7), band reflectant yaitu N = -2.842+(97.658 Near blue)-(57.868 green)+(8.122 NIR)-(35.445 SWIR1)+(39.162 SWIR2), dan indeks vegetasi yaitu N = -6.494-(130 RVI)+(1.500 TNDVI)+(546.538 TGI)+(24.627 GI). Model penduga karbon disusun dari digital number yaitu C = -50.420+(0.007 DN1)+(0.031 DN2)-(0.039 DN3)+(0.002 DN5)-(0.009 DN6)+(0.017 DN7), band reflektan yaitu C = 11.122-(402.861 near blue)+(2241.889 blue)-(1985.404 green)+(85.013 NIR)-(308.056 SWIR1)+(662.962 SWIR2), dan indeks vegetasi yaitu C = 200.357+(4.599 RVI)-(24.995 TNDVI)-(455.399 GI). Kekuatan model penduga nitrogen dan karbon tinggi yang ditunjukkan oleh determinasi tinggi yaitu model penduga nitrogen dengan digital number = 0.981, band reflektan = 0.964, indeks vegetasi = 0.987. determinasi model penduga karbon kuat dengan digital number = 0,874, band reflektan = 0,856, indeks vegetasi = 0.998. Dugaan nitrogen rata-rata menggunakan digital number = 2.71%, band reflektan = 2.69%, indeks vegetasi = 2.61%. pendugaan karbon permukaan rata-rata dengan digital number = 36.42, ton, band reflektan = 36.42 ton, indeks vegetasi = 37.6 ton.
Keyword: allometric, indeks vegetasi, landsat 8, regresi

Judul: Development of Soil Nitrogen Estimation System  in Oil Palm Land with Sentinel-1 Image Analysis Approach
Abstrak: Kelapa sawit adalah salah satu komoditas perkebunan yang mempunyai peran penting dalam perekonomian Indonesia. Indonesia adalah negara produsen dan eksportir kelapa sawit terbesar di dunia. Kebutuhan yang tinggi terhadap minyak kelapa sawit pada masa depan harus didukung dengan produktivitas tinggi. Pemupukan adalah salah satu upaya intensifikasi dalam meningkatkan produktivitas kelapa sawit. Tujuan dari manajemen pemupukan adalah untuk menyediakan hara yang cukup serta proporsi seimbang untuk memastikan kesehatan dan pertumbuhan kelapa sawit dengan baik serta hasil yang optimal. Kandungan hara yang utama pada kelapa sawit yang membantu pertumbuhan dan perkembangan kelapa sawit adalah nitrogen. Sampel tanah dan koordinat lokasi di ambil dari lahan perkebunan kelapa sawit kemudian sesuaikan dengan citra satelit Sentinel-1. Citra Sentinel-1 yang didapat kemudian diproses terlebih dahulu untuk mengurangi faktor-faktor yang memperburuk proses setelahnya. Metode pemrosesan citra Sentinel-1 adalah applying orbit file, calibration, speckle filtering, dan range doppler terrain correction dengan tambahan berkas Digital Elevation Nasional (DEMNAS). Nilai digital number yang didapat dari pantulan citra Sentinel-1 kemudian dijadikan variabel independen dan hasil nutrisi sampel laboratorium dijadikan variabel dependen. Praproses dilakukan untuk mempermudah proses permodelan, praproses yang dilakukan yaitu menyeleksi data pencilan hasil laboratorium yang menyebabkan data yang awalnya 347 menjadi 307 dan proses standarisasi data. Data tersebut dibagi menjadi dua kelompok data latih sebanyak 90% data dan data tes sebanyak 10% data. K-Fold Cross Validation dilakukan pada saat evaluasi model dengan K sebesar 5. Data tersebut dilatih dan dibangun model dengan menggunakan random forest regressor (RFR) dan multi linear regression (MLR). Seluruh model yang dibangun dilihat kualitas modelnya menggunakan MAPE dan ditentukan mana model terbaik dengan memilih MAPE terendah. Permodelan RFR dilakukan dengan metode data transformation, feature importances dan hyperparameter tuning.. Model RFR ini memiliki MAPE sebesar 19,53% Permodelan kedua dilakukan dengan menggunakan algoritme multi linear regression dan dites asumsi terlebih dahulu yang terdiri atas tes linieritas, distribusi normal, multikolinieritas, dan homoskedastisitas dan seluruh asumsi tersebut telah terpenuhi. Model MLR menghasilkan sebesar MAPE sebesar 22,41%. RFR dipilih menjadi model terbaik berdasarkan MAPE terendah dan berdasarkan interpretasi, model RFR memiliki akurasi yang baik untuk menentukan kandungan hara nitrogen tanah.
Keyword: Kelapa Sawit, Kandungan hara Tanah, Sentinel-1, Synthetic Aperture  Radar

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: