Judul: Analisis Nilai Indeks Vegetasi untuk Penentuan Produktivitas Padi Menggunakan Citra Satelit Landsat 8.
Abstrak: Estimasi produktivitas padi yang dilakukan selama ini di Indonesia memerlukan waktu yang lama. Dengan teknologi penginderaan jauh, produktivitas padi dapat diketahui dengan lebih cepat. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis citra satelit Landsat 8 menggunakan NDVI, menganalisis citra UAV menggunakan NDVI, membandingkan NDVI Landsat 8 dengan NDVI citra UAV,dan mengetahui hubungan NDVI Landsat 8 dengan produktivitas tanaman padi. Penelitian dilakukan dalam 3 tahap yaitu, persiapan data, pra-analisis data, dan analisis data. Data yang digunakan yaitu, data NDVI dari citra UAV, NDVI dari Landsat 8, dan produktivitas padi. Nilai NDVI membentuk sebuah pola parabolik yang membentuk 4 fase yaitu fase penanaman, fase vegetatif, fase generatif dan bera. Hubungan antara NDVI Landsat 8 dengan UAV memiliki koefisien korelasi (R) tertinggi 0.8438 yang terjadi pada tanggal 22 Juli 2018. Pola NDVI dibagi menjadi 8 kelas dengan menggunakan metode K-means untuk menganalisa produktivitas padi. Rata-rata NDVI Landsat 8 memiliki pengaruh terhadap produktivitas padi terbesar terjadi pada panen gagal pada 66 HST dan panen baik pada 46 HST .
Keyword: Landsat 8, NDVI, produktivitas padi, UAV

Judul: Analisis Pertumbuhan dan Produktivitas Padi dengan Nilai Indeks Vegetasi Menggunakan Kamera Multispektral UAV
Abstrak: Padi merupakan bahan pangan utama di Indonesia. Besarnya kebutuhan beras tidak sebanding dengan produksi padi di Indonesia yang sering mengalami fluktuasi. Teknologi penginderaan jauh dapat dimanfaatkan secara langsung untuk pengembangan pengetahuan tentang tanaman padi. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan karakteristik indeks vegetasi dengan metode K-means pada tanaman padi berdasarkan foto udara menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) selama satu siklus tanam dan membandingkan citra UAV dengan spectroradiometer serta mengetahui hubungan indeks vegetasi dengan produktivitas tanaman padi (yield). Nilai indeks vegetasi didapat dari citra kamera parrot seqoia yang diambil dengan menggunakan drone DJI Phantom 4 kemudian dilakukan proses stitching dan digitasi menggunakan perangkat lunak Pix4D dan aplikasi QGis. Pengkelasan dengan metode K-means menggunakan aplikasi Rstudio. Hubungan antara produktivitas dengan NDVI serta nilai NDVI UAV dan spectroradiometer dibandingkan menggunakan metode regresi linier. Hasil digitasi mendapatkan 833 petak sawah sebagai data dengan 286 petakan sebagai sampel yang diuji. Metode K-means menghasilkan 8 kelas jenis tanaman padi dengan nilai rata-rata NDVI masing-masing kelas secara berurutan adalah 0.4258, 0.3503, 0.3813, 0.3963, 0.4103, 0.3711, 0.3542, dan 0.4671. Citra UAV dengan spectroradiometer memiliki koefisien determinasi (R2) dan korelasi (R) sebesar 0.7122 dan 0.8439. NDVI dengan produktivitas panen memiliki hubungan linier. Produktivitas padi dapat diduga dengan nilai NDVI saat vegetatif maksimum. Pendugaan produktivitas tanaman padi gagal panen dapat menggunakan persamaan Y = 4.1233x – 1.9758 dengan nilai R2 = 0.5 dan R = 0.707. Pada padi dengan panen baik produktivitas dapat diduga menggunakan persamaan Y = 6.2123x – 1.6139 dimana nilai R2 = 0.5285 dan R = 0.726.
Keyword: Multipektral, NDVI, Padi, UAV

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: