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: Analisis Produktivitas Padi Musim Tanam Pertama dengan Citra Multispectral Unmanned Aerial Vehicle (UAV).
Abstrak: Data yang akurat mengenai produktivitas sangat diperlukan untuk mendukung kebijakan pemerintah dalam penanganan isu pangan. Implementasi penginderaan jauh diharapkan mendapatkan data produktivitas padi yang lebih akurat. Dalam penelitian ini citra multispektral yang digunakan adalah Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghitung nilai indeks vegetasi yang diperoleh dari citra multispektral UAV dan memperkirakan nilai produktivitas dengan menggunakan Normalized Difference Vegetation Indeks (NDVI). Penelitian dilakukan pada bulan Januari hingga Juni 2019 bertempat di Laboratorium Teknik Bioinformatika Departemen Teknik Mesin dan Biosistem Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor serta lahan persawahan yang berlokasi di Bogor, Jawa Barat. Pengambilan gambar multispectral dibagi menjadi tiga lokasi, yakni lahan persawahan di Kelurahan Situgede, Kelurahan Margajaya, Kecamatan Bogor Barat Kota Bogor serta Desa Laladon, Kecamatan Ciomas Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Prosedur penelitian dimulai dengan persiapan dan pengambilan citra multispektral dari UAV dan juga data produksi aktual dari survei lapangan, pemrosesan data citra multispektral, dan analisis data. Produktivitas tertinggi terdapat pada lokasi Margajaya yakni 5.8 ton/ha. Varietas padi dengan nilai produktivitas tertinggi adalah IR 42 dengan nilai yakni 7.1 ton/ha. Pemodelan persamaan pendugaan produktivitas menggunakan rata-rata nilai NDVI, regresi linear dan linear berganda. Pendugaan nilai produktivitas dilakukan pada setiap lokasi di berbagai fase pertumbuhan padi yakni fase vegetatif, generatif, reproduktif dan vegetatif maksimum. Hasil terbaik yang didapat dengan nilai R dan R2 berturut-turut adalah 0.951 dan 0.905 dengan persamaan y=-6.390α0-66.65α1-8.48 α2+17.23 pada fase reproduksi.
Keyword: Multispektral, NDVI, Produktivitas, 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: