Judul: Pengembangan Penggunaan Penginderaan Jauh untuk Estimasi Produksi Padi Wilayah (Studi Kasus Kabupaten Bekasi).
Abstrak: Data produksi padi mempunyai peranan penting dalam penyusunan kebijakan pembangunan terutama di bidang ketahanan pangan. Data tersebut merupakan hasil perkalian antara data luas panen dan produktivitas yang dikumpulkan, dicatat, dan dihitung oleh Badan Pusat Statistik (BPS) yang bekerjasama dengan Kementerian Pertanian (Kementan) melalui pendekatan konvensional. Metode tersebut mempunyai beberapa kekurangan diantaranya: 1) memakan banyak waktu, biaya, dan proses 2) sistem pelaporan yang berjenjang sering kali menyebabkan keterlambatan informasi yang diterima 3) masih adanya unsur subjektivitas dalam kegiatan pengumpulan data. Oleh karena itu perlu dikembangkan metode baru yang lebih murah, lebih cepat, dan lebih objektif untuk meningkat kualitas data produksi padi yang ada saat ini. Perkembangan bidang penginderaan jauh memungkinkan untuk dilakukan upaya perbaikan terhadap pendekatan metode konvensional yang selama ini digunakan kearah pendekatan metode spasial statistik. Penelitian ini memanfaatkan produk penginderaan jauh satelit Landsat-8 (OLI) untuk melakukan pendugaan luas area panen dan produktivitas tanaman padi dengan menggunakan parameter Enhanced Vegetation Index (EVI) yang merupakan pendekatan baru untuk menghasilkan data peramalan produksi padi wilayah. Dengan terlebih dahulu melakukan pemantauan terhadap fase dan umur tanaman padi berdasarkan nilai parameter EVI, maka estimasi waktu panen beserta luasan areanya dapat diketahui. Pendugaan produktivitas didasarkan pada model regresi linier antara nilai parameter EVI yang diperoleh dari hasil analisis citra satelit dengan nilai produktivitas tanaman padi yang dikumpulkan dari hasil kegiatan Survei Ubinan BPS. Data produksi padi sendiri diperoleh dari hasil perkalian antara data luas panen dan produktivitas padi yang sudah diestimasi terlebih dahulu. Pada akhirnya, dilakukan perbandingan antara data luas panen, produktivitas, dan produksi padi hasil analisis citra satelit dengan data BPS yang diperoleh melalui pendekatan konvensional untuk melihat sejauh mana perbedaan diantara kedua data tersebut. Berdasarkan hasil analisis citra satelit tanggal akuisisi bulan Mei-Agustus 2015, diperoleh hasil perkiraan luas panen padi sawah di Kabupaten Bekasi periode bulan Juli-Oktober 2015 adalah seluas 15.86 ribu ha atau lebih kecil 7.74 (32.79%) ribu ha dibandingkan angka BPS pada periode yang sama. Berdasarkan keeratan hubungan antara nilai produktivitas hasil ubinan BPS dengan nilai EVI maksimum, diperoleh model persamaan pendugaan produktivitas tanaman padi sawah sebagai berikut: Produktivitas (ku/ha) = 36.818 + 44.965 EVImax. Nilai R2 yang diperoleh sebesar 0,809. Berdasarkan model tersebut diperoleh pendugaan produktivitas padi sawah di Kabupaten bekasi periode bulan Juli-Oktober 2015 sebesar 47.40 ku/ha atau lebih kecil 12.66 ku/ha dibandingkan angka produktivitas subround I 2015, lebih kecil 6,77 ku/ha dibandingkan angka produktivitas subround II 2015, lebih kecil 10.15 ku/ha dibandingkan angka produktivitas subround III 2015, dan lebih kecil 6.62 ku/ha dibandingkan angka produktivitas periode Januari-Desember 2015 yang dipublikasikan BPS. Sementara itu, perkiraan produksi padi sawah periode panen bulan Juli- Oktober 2015 berdasarkan analisis citra satelit yakni sebanyak 75.16 ribu ton GKG atau lebih kecil 55.35 ribu ton GKG (42.41%) dibandingkan angka BPS pada periode yang sama.
Keyword: estimasi produksi padi, Landsat-8 (OLI), EVI

Judul: Pengembangan Model Estimasi Produksi Padi Berbasis Data Sentinel-2A
Abstrak: Tanaman padi adalah salah satu jenis tanaman penghasil bahan pangan pokok masyarakat, bahkan menjadi komoditi pangan utama di Indonesia. Salah satu upaya agar tanaman padi menghasilkan beras dengan kualitas dan kuantitas yang baik dapat melalui cara pemupukan dan pemeliharaan yang baik. Dinamika pertumbuhan tanaman padi pada lahan yang luas, memerlukan metode pemantauan yang efisien terhadap waktu, melalui pendekatan penginderaan jauh dengan resolusi temporal menggunakan indeks vegetasi. Oleh karenanya penelitian ini bertujuan untuk (1) mengetahui respon nilai indeks vegetasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), Optimization Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI), Enhanced Vegetation Index-2 (EVI-2) dan Normalized Difference Red-Edge Index (NDRE) terhadap perlakuan pupuk dan jarak tanam dan (2) mengembangkan model estimasi produksi padi berdasarkan indeks vegetasi. Proses pengamatan lapang dan pengumpulan data dilakukan setiap 10 hari sekali selama satu siklus tanam di Desa Pasirkaliki, Karawang, Jawa Barat. Metode pengembangan model dilakukan berdasarkan analisis pada setiap akumulasi Thermal Heat Unit (THU) yang bersesuian dengan resolusi temporal Sentinel-2A, indeks vegetasi (NDVI, SAVI, OSAVI, EVI-2, dan NDRE) serta Random Forest Regression (RFR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengaruh perlakuan dosis pupuk berpengaruh signifikan pada fase vegetatif dan fase generatif, ditandai dengan nilai R2 yang tinggi untuk nilai indeks vegetasi NDVI, SAVI, OSAVI, EVI-2, dan NDRE. Selain itu, hasil analisis RFR menunjukkan bahwa NDVI, OSAVI, dan NDRE memiliki performa yang baik untuk memprediksi berat kering gabah hasil panen. Performa model berbasis indeks NDRE menunjukkan akurasi yang lebih tinggi pada akumulasi THU 176°C hari (fase vegetatif) dengan angka persentase sebesar 94,58% dan RMSE 4,14. Performa model berbasis indeks OSAVI menunjukkan akurasi yang lebih tinggi pada akumulasi THU 481°C hari (fase genetatif) dengan angka persentase sebesar 95,05% dan RMSE 3,54. Saran untuk penelitian selanjutnya, menguji kehandalan model estimasi produksi gabah kering panen berbasis indeks NDRE digunakan pada fase vegetatif (akumulasi THU 176°C hari) dan indeks OSAVI digunakan pada fase generatif (akumulasi THU 481°C hari)., Rice plants are one type of plant that produces staple food for the community, even becoming the main food commodity in Indonesia. One of the efforts for rice plants to produce rice with good quality and quantity can be through fertilization and goog maintenance. The dynamics of rice plant growth on a large area of land requires a time-efficient monitoring method, through a remote sensing approach with temporal resolution using vegetation indices. Therefore, this research aims to (1) determine the response of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil- Adjusted Vegetation Index (SAVI), Optimization Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI), Enhanced Vegetation Index-2 (EVI-2) dan Normalized Difference Red- Edge Index (NDRE) to fertilizer dosage treatment and planting technique and (2) develop a rice production estimation model based on vegetation index. The field observation and data collection were carried out every 10 days during one cropping cycle in Pasirkaliki Village, Karawang, West Java. The model development method is based on the analysis of each Thermal Heat Unit (THU) accumulation that corresponds to the temporal resolution of Sentinel-2A, vegetation index (NDVI, SAVI, OSAVI, EVI-2, and NDRE) and Random Forest Regression (RFR). The results showed that the effect of fertilizer dosage treatment had a significant effect on the vegetative
Keyword: vegetation index, THU accumulation, RFR method, fertilizer dosage

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: