Judul: Development of Observation and Forecasting System of Rice (Oryza sativa L.) Plant Pest Organism In the Digital Era, Development of Observation and Forecasting System of Rice (Oryza sativa L.) Plant Pest Organism In the Digital Era Age
Abstrak: Peningkatan produksi padi diperlukan untuk memenuhi konsumsi bahan pangan pokok masyarakat. Pemerintah Indonesia telah mengeluarkan program swasembada pangan untuk menjaga ketersediaan bahan pangan. Peningkatan produksi harus diikuti dengan perlindungan selama proses budidaya dari risiko kegegalan panen, seperti serangan organisme pengganggu tanaman. Kementerian pertanian telah menempatkan petugas pengendali organisme pengganggu tumbuhan di seluruh wilayah Indonesia. Petugas pengendali organisme pengganggu tumbuhan memiliki tugas pokok dan fungsi melakukan pengamatan perkembangan organisme penganggu tanaman, peramalan dan pengendalian, membuat rekomendasi pengendalian, dan melakukan bimbingan di kelompok tani. Jumlah petugas pengendali organisme pengganggu tumbuhan di tahun 2018 sebanyak 3731 orang petugas. Jumlah petugas tersebut tidak mencukupi luas wilayah kecamatan yang memiliki potensi pertanian, dibandingkan jumlah kecamatan yang potensial sebanyak 6340 kecamatan. Jumlah sumber daya manusia pengendali organisme pengganggu tumbuhan yang terbatas, serta terlalu luas wilayah kerja akan berdampak pada kinerja petugas di lapangan. Pengumpulan dan sumber data serangan organisme pengganggu tanaman sangat tergantung dari petugas di tingkat kecamatan, sehingga proses penggambaran sebaran dan pelaporan menjadi lama dan lambat. Pemberian daya dukung dalam melakukan pengamatan pada saat ini diperlukan, salah satunya pemanfaatan teknologi remote sensing. Penggunaan teknologi yang mudah dioperasikan, mudah diakses, dan cakupan wilayah pengamatan yang luas sangat dibutuhkan petugas pengendali organisme pengganggu tumbuhan saat ini. Penggunaan teknologi remote sensing mampu mendeteksi suatu vegetasi di permukaan bumi secara detail dengan menggunakan resolusi tinggi (spasial, spektral, temporal). Penelitian ini memiliki beberapa tujuan yaitu mengevaluasi kinerja pengendali organisme pengganggu tumbuhan di era digital saat ini dalam melakukan pengamatan dan peramalan organisme pengganggu tanaman di Kabupaten Subang, mengidentifikasi luas serangan organisme pengganggu tanaman menggunakan citra satelit MODIS/Terra, membangun protokol pengamatan organisme pengganggu tanaman dan dampak perubahan iklim secara spasial menggunakan penginderaan jauh dan sistem infromasi geografis (SIG). Penelitian ini dilakukan pada bulan Januari-September 2020 di Kabupaten Subang, Provinsi Jawa Barat. Proses penelitian dibagi menjadi dua tahap, yaitu wawancara dan interpretasi citra satelit. Penentuan responden berdasarkan metode purposive sampling, responden merupakan petugas pengendali organisme pengganggu tumbuhan terampil yang dipilih berdasarkan jumlah kecamatan dalam satu kabupaten. Kabupaten Subang terdapat 30 kecamatan dengan satu petugas pengendali organisme pengganggu tumbuhan terampil di setiap kecamatan, sehingga didapatkan jumlah responden sebanyak 30 petugas. Hasil wawancara dianalisis menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Pengolahan data citra satelit menggunakan MODIS/Terra untuk indeks vegetasi, DEM SRTM untuk elevasi lahan, CHIRPS v.02 untuk anomali curah hujan dan indeks Standardized Precipitation Index (SPI). Pengolahan data citra satelit untuk mengidentifikasi luas serangan OPT dan DPI yang ada pada akuisisi data tahun 2016-2020 dan data curah hujan tahun 2010-2020. Hasil penelitian menunjukkan petugas pengendali organisme pengganggu tanaman terampil di Kabupaten Subang saat ini mengalami regenerasi. Rentang umur petugas didominasi oleh umur 21-30 tahun dengan status tenaga harian lepas sebesar 87%, pengalaman 1-3 tahun sebesar 27% dan pendidikan SMA/SMK sebesar 47%. Hasil evaluasi kinerja petugas pengendali organisme pengganggu tanaman terampil di Kabupaten Subang saat ini dipengaruhi beberapa faktor yaitu pelaporan, fasilitas, dan pengalaman. Pemberian daya dukung dan penyerderhanaa menggunakan teknologi remote sensing di tingkat kabupaten yaitu sebagai identifikasi awal serangan OPT, dan POPT di tingkat kecamatan melakukan pengamatan serta verifikasi. Hasil analisis penggunaan citra satelit MODIS/Terra diperoleh pola pertumbuhan tanaman padi di tahun 2016-2018 terdapat
Keyword: AHP, EVI, pest management officers, SPI, vegetation index

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: Penggunaan Teorema Homeomorphy 2-Manifold dan Teorema Euler Poincare pada Torus 𝑇�� dan Simplicial Complex 𝐾��
Abstrak: Two dimensional topological spaces are said to be homeomorphic if they have the same topological invariant, where one of topological invariant used is an Euler characteristic. Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem and Euler Poincare’s Theorem are used to distinguish two topological spaces. Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem uses Euler characteristic to identify two dimensional topological spaces. Euler Poincare’s Theorem is an alternative way to find Euler characteristic with Betti number, which is topological invariant as well. The objective of this paper is to investigate the homeomorphism of torus 𝑇����� and simplicial complex 𝐾�����. Topological space torus and simplicial complex 𝐾����� have the same Euler characteristic, which is two. Based on Homeomorphy 2-Manifold’s Theorem topological space torus 𝑇����� and simplicial complex 𝐾����� is homeomorphic.
Keyword: simplicial, torus, Euler, homeomorphism, topology