Judul: Pengukuran Nilai Enhanced Vegetation Index (EVI) Menggunakan Kamera Raspberry Pi dengan Antarmuka Web Server LAMPP.
Abstrak: Nilai Enhanced Vegetation Index (EVI) didapatkan dari kamera RGB dan NoIR Perangkat Muatan Udara (PMU) pada kawasan vegetasi. Raspberry Pi pada PMU digunakan untuk proses akuisisi dan pemrosesan citra dengan pemograman python dan antarmuka web server LAMPP. Transformasi geometris pada citra NoIR diterapkan untuk menghilangkan dislokasi citra NoIR terhadap citra RGB akibat dinamika PMU pada saat akuisisi data. Citra EVI keabuan dan citra EVI color mapping digunakan untuk merepresentasikan nilai EVI antara -1 hingga 1. Hasil analisis menunjukan bahwa formula EVI tidak dapat mengevaluasi citra vegetasi yang tertutup bayangan. Citra vegetasi yang tertutup bayangan akan mengalami penurunan nilai pixel pada saluran merah dan biru. Sistem PMU mampu melakukan registrasi citra otomatis dengan nilai RMSE 33.09 meter terhadap data citra Google Maps pada sistem koordinat UTM. Pengukuran nilai EVI yang dihasilkan oleh sistem PMU memiliki sensitifitas lebih baik dan mampu memberikan fitur vegetasi lebih detail dibandingkan dengan citra satelit Landsat 8 pada waktu dan lokasi yang sama untuk vegetasi lokal.
Keyword: EVI, NoIR, PMU, RGB, vegetasi

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: