Judul: Deteksi Kadar Nitrogen pada Tanaman Teh dengan Menggunakan Citra Satelit
Abstrak: Teh merupakan tanaman yang dipanen daunnya, sehingga setiap faktor penentu pertumbuhan pucuk akan berpengaruh terhadap produksi. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi dan menduga kadar nitrogen pada daun teh dengan menggunakan citra digital dari satelit. Metode yang digunakan terdiri dari tahap persiapan data dimana pengambilan sampel berupa daun indung tanaman teh untuk diuji di laboratorium, tahap pengolahan data dimana dilakukan ekstraksi data dari laman Google Earth Engine, tahap analisis data dimana dilakukan analisis regresi untuk mencari korelasi antara kadar nitrogen dengan nilai dari setiap saluran dari satelit dan terakhir adalah pembuatan peta sebaran dugaan kandungan nitrogen. Penelitian menghasilkan model untuk pendugaan kandungan nitrogen pada tanaman teh adalah N = 2.364 - 9.64 B1 + 8.29 B7 - 2.492 B8 - 20.12 B11 + 29.64 B12 dengan nilai R-sq sebesar 79.67%, R-sq adjusted sebesar 74.31% dan R-sq predicted sebesar 63.40%. Model tersebut memiliki nilai MAPE sebesar 3.13%, sehingga model penduga memiliki tingkat akurasi sebesar 96.87%. Dalam klasifikasi tingkat unsur hara didapatkan akurasi keseluruhan sebesar 60%., Tea is a plant whose leaves are harvested, so any determinants of shoot growth will affect production. The purpose of this study was to identify and estimate the nitrogen content of tea leaves using digital images from satellites. The method used consists of the data preparation stage where the sample is taken in the form of tea plant leaves to be tested in the laboratory, the data processing stage where data extraction is carried out from thepage Google Earth Engine, the data analysis stage where regression analysis is carried out to find the correlation between nitrogen levels and the value of each channel from the satellite and the last is the creation of a distribution map of the estimated nitrogen content. The research resulted in a model for estimating the nitrogen content of tea plants: N = 2.364 - 9.64 B1 + 8.29 B7 - 2.492 B8 - 20.12 B11 + 29.64 B12 with an R-sq value of 79.67%, R-sq adjusted 74.31% and R-sq predicted by 63.40%. The model has a MAPE value of 3.13%, so the estimator model has an accuracy rate of 96.87%. In the classification of nutrient levels, the overall accuracy is obtained by 60%.
Keyword: Google Earth Engine, Mother Leaves, Tea

Judul: Estimating model of tea plant physiological variables at three altitudes based on unmaned aircraft (UAV) based multispektral digital imagery
Abstrak: Teh merupakan salah satu komoditas ekspor Indonesia yang cukup penting bagi devisa negara dan memberikan dampak positif terhadap lingkungan sebagai konservasi di dataran tinggi. Salah satu permasalahan yang dihadapi dalam budidaya teh adalah rendahnya tingkat produktivitas. Ketinggian tempat dan pemupukan, terutama nitrogen, sangat menentukan tingkat produktivitas teh. Efisiensi pemupukan dalam produksi tanaman dengan menentukan dosis dan jenis pupuk serta waktu dan cara pemberian yang tepat. Kebutuhan N tanaman teh belum tercukupi optimal akibat kandungan N jaringan yang tidak diketahui secara rinci pada lahan pertanaman teh karena pada saat ini penentuan status N masih mengandalkan analisis sampel tanah dan daun. Pendekatan baru yang lebih presisi dan cepat dengan metode model penduga. Penelitian ini menggunakan teknik citra digital bertujuan untuk mengkaji dosis pemupukan N pada tiga ketinggian tempat berdasarkan kandungan N dengan metode langsung pengukuran nilai RI, RB dan GB. Tujuan lainnya dalam penelitian ini adalah mempelajari pengaruh pemupukan nitrogen dan ketinggian tempat terhadap parameter fisiologis, produksi tanaman teh. Penelitian dilaksanakan pada bulan Desember 2020 sampai dengan bulan Februari 2022. Lokasi penelitian terletak di perkebunan teh milik PT. Pagilaran yang berada di lereng pegunungan Kemulan, Desa Keteleng, Kecamatan Blado, Kabupaten Batang, Provinsi Jawa Tengah. Lokasi penelitian terdiri dari tiga ketinggian yaitu perkebunan dataran rendah (Pagilaran) (<800 m dpl), perkebunan dataran menengah (Kayulandak) (1.000 m dpl), dan perkebunan (dataran tinggi) Andongsili (1.300 m dpl). Perlakuan pemupukan terdiri dari kontrol, 15, 30, 45, dan 60 g urea/tanaman/semester. Perlakuan eksperimental disusun dalam desain faktorial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan terbaik adalah pemberian urea sebanyak 45 g urea/tanaman/semester pada ketiga lokasi yaitu ketinggian antara 1000 hingga 1300 m dpl. Dengan pemberian pupuk urea sebanyak 45 g urea/tanaman/semester, kandungan nitrogen daun berada pada status optimum yaitu antara 3,55 hingga 3,71%. Berdasarkan peubah fisiologi tanaman dosis pupuk optimum adalah 44,74 g, sedangkan berdasarkan nilai RI, GB, dan RB adalah 32 g urea/tanaman/semester,
Keyword: altitude, optimum dose, chlorophyll, SPAD, nitrogen, vegettion index

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: