Judul: Oil Palm Productivity Estimation Based on Sentinel 2 Image Vegetation Index and Open Area Index, Rainfall, and Fertilization
Abstrak: Taksasi adalah proses perkiraan hasil tandan buah segar yang dipanen pada periode tertentu. Taksasi secara umum dilakukan secara langsung turun ke lapangan saat proses pengambilan data, namun taksasi dapat dilakukan dengan teknik remote sensing sehingga proses pengumpulan data lebih praktis dan menghemat biaya. Tujuan dari penelitian ini adalah menghitung nilai indeks vegetasi (NDVI) dan indeks keterbukaan lahan (OAI) citra Sentinel-2, menentukan persamaan regresi linear berganda untuk estimasi produktivitas kelapa sawit di PT. Socfin Indonesia, menguji persamaan dengan uji statistik yaitu uji signifikasi F (Sig. F), uji koefisien determinasi (R2 ), dan uji akurasi, dan menentukan model terbaik dalam menduga produktivitas kelapa sawit. Pendugaan produktivitas kelapa sawit dilakukan dengan menggunakan 3 parameter (indeks vegetasi/indeks keterbukaan lahan, curah hujan, dan dosis pupuk), 2 parameter (indeks vegetasi/indeks keterbukaan lahan dan curah hujan) dan 1 parameter (indeks vegetasi/indeks keterbukaan lahan) dengan masingmasing parameter dilakukan pergeseran beberapa bulan ke belakang (M-2, M-4, dan M-8 untuk 4 bulanan serta M-3, M-6, dan M-12 untuk 6 bulanan). Hasil dari persamaan yang didapat diuji lalu diberi skor masing-masing kelompoknya lalu di beri bobot yang sesuai. Hasil penelitian menunjukkan kelompok 4 bulanan SR pergeseran M-8 dengan 2 parameter (NDVI maksimum dan curah hujan lapang) memiliki hasil terbaik dalam menduga produktivitas kelapa sawit., Oil palm productivity forecasting is the process of estimating the yield of fresh fruit bunches harvested in a certain period. Oil palm productivity forecasting is generally carried out directly to the field during the data collection process but can be done using remote sensing techniques so that the data collection process is more practical and saves costs. The purpose of this study is to calculate the value of the vegetation index (NDVI) and open area index (OAI) of the Sentinel-2 image, determine the multiple linear regression equation for the estimation of oil palm productivity at PT. Socfin Indonesia, tested the equation with statistical tests, namely the F significance test (Sig. F), coefisien of determination test (R2 ), and accuracy test, and determine the best model in estimating oil palm productivity. Estimation of oil palm productivity was carried out using 3 parameters (vegetation index/open area index, rainfall, and fertilizer dose), 2 parameters (vegetation index/open area index and rainfall), and 1 parameter (vegetation index/open area index) with each parameter was shifted several months back (M-2, M-4, and M-8 for 4 months and M-3, M-6, and M-12 for 6 months). The results of the equations obtained are tested and then given a score for each group and then given the appropriate weight. The results showed that the 4-months SR shift M-8 with 2 parameters (maximum NDVI and field rainfall) had the best results in predicting oil palm productivity.
Keyword: Google Earth Engine, open area index, palm oil, remote sensing, sentinel-2, vegetation index

Judul: Estimation of Palm Oil Productivity with Open Area Index and Vegetation Index of Landsat 8 Imagery, Rainfall and Fertilization Dosage
Abstrak: Taksasi atau perkiraan produksi tandan buah segar (TBS) dalam manajemen kelapa sawit merupakan kegiatan yang penting. Tujuan penelitian ini adalah menghitung nilai indeks keterbukaan lahan (OAI) dan indeks vegetasi (NDVI) citra Landsat 8, menentukan persamaan regresi linear berganda untuk estimasi produktivitas kelapa sawit, menentukan model terbaik persamaan estimasi produktivitas kelapa sawit pada setiap kategori dari signifikansi F (Sig. F), koefisien determinasi (R2) dan akurasi (%) serta membandingkan akurasi model dengan taksasi PTSM dan menentukan model terbaik estimasi produktivitas kelapa sawit berdasarkan uji pembobotan. Prosedur penelitian dilakukan dalam 6 tahap, yaitu tahap persiapan data, prapengolahan citra, pengolahan citra, pengolahan data, peninjauan hasil model dan penentuan model terbaik. Peninjauan hasil model berdasarkan kategori Sig. F, R2 dan akurasi dengan dipilih model terbaik dari setiap kategorinya dan hasil perbandingan akurasi secara keseluruhan pada semua model yang dibangun lebih unggul dibanding taksasi PTSM. Penentuan model yang paling baik dalam estimasi produktivitas kelapa sawit berdasarkan nilai total pembobotan dengan nilai 3,01 yang termasuk dalam kelas 3 sebagai kategori model yang baik yaitu pada rentang data 2015–2019, akumulasi 12 bulan, pergeseran 24 bulan (M-24) dengan parameter L/P/O_med yang termasuk model pada kelas umur 1–3 (tanaman muda hingga tanaman dewasa). Model estimasi dengan parameter input satelit dengan nilai 2,94 yang termasuk dalam kelas 3 yaitu pada rentang data 2016–2019, akumulasi 12 bulan, pergeseran 12 bulan (M-12), dengan parameter C/N_med yang termasuk model pada kelas umur 1–4 (tanaman muda hingga tanaman tua). Pendekatan estimasi dengan input satelit merupakan suatu kemudahan dalam proses pengumpulan data yang secara langsung diperoleh dari platform GEE. Secara keseluruhan untuk pendekatan model dengan input satelit sudah baik dalam estimasi produktivitas kelapa sawit, adapun kombinasi input satelit dan lapang menghasilkan model yang paling baik., The estimation of fresh fruit bunch (FFB) production in oil palm management is an important activity. The purpose of this study was to calculate the open are index (OAI) and vegetation index (NDVI) of Landsat 8 imagery, determine multiple linear regression equations for oil palm productivity estimation, determine the best model for oil palm productivity estimation equations in each category of significance F (Sig. F), the coefficient of determination (R2) and accuracy as well as comparing the accuracy of the model with the PTSM estimation and determining the best model for the estimation of oil palm productivity based on the weighting test. The research procedure was carried out in 6 stages, namely the data preparation stage, image pre-processing, image processing, data processing, reviewing the model results and determining the best model. Review of model results based on Sig. F, R2 and accuracy by selecting the best model from each category and the results of the overall accuracy comparison on all models built are superior to the PTSM estimation. Determination of the best model in the estimation of oil palm productivity based on the total weighted value with a value of 3,01, which is included in class 3 as a good model category, namely in the 2015–2019 data range, accumulation of 12 months, the shift of 24 months (M-24) with L/P/O_med parameters which includes the model in the age class 1-3 (young plants to
Keyword: open are index, vegetaion index, palm oil, Landsat 8, productivity

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: