Judul: The Relationship between Paln Oil Productivity and Vegetation Index on Landsat 8 Images and Rainfall in Mature Oil Palm Plants at Cikasungka Plantation PTPN VIII
Abstrak: Taksasi produktivitas kelapa sawit merupakan bagian penting pengolahan kebun kelapa sawit yang masih dilakukan secara manual. Adapun, taksasi juga dapat dilakukan dengan menggunakan alternatif lain yaitu penginderaan jarak jauh. Citra satelit Landsat 8 Surface Reflectance dapat digunakan sebagai alternatif dibantu algoritma indeks vegetasi EVI (Enhanced Vegetation Index), NDVI (Normalize Difference Vegetation Index), dan VARI (Visible Atmospherically Resistant Index). Produktivitas kelapa kemudian diduga dengan metode regresi linear dan regresi linear berganda menggunakan parameter EVI/NDVI/VARI, curah hujan, dan bulan hujan. Analisis regresi linear dan regresi linear berganda dilakukan dengan 3 perlakuan, yaitu perlakuan normal, pergeseran 1 tahun, dan pergeseran 2 tahun. Hasil analisis regresi linear berganda menunjukkan nilai koefisien korelasi dari masing-masing indeks EVI, NDVI, dan VARI. Nilai korelasi tertinggi untuk semua indeks adalah sama yaitu 0.999, sedangakan nilai terendahnya secara berurut yaitu 0.028, 0.087, dan 0.134. Nilai korelasi regresi linear lebih rendah dibandingkan dengan korelasi regresi linear berganda. Uji F menunjukkan bahwa semua variabel bebas adalah berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat. Uji akurasi menunjukkanpengolahan normal memiliki akurasi lebih tinggi. Indeks vegetasi adalah variabel bebas yang paling berpengaruh terhadap produktivitas. Hal ini ditunjukkan dari nilai R2 dan nilai koefisien variabel tersebut, semakin besar nilai koefisien semakin besar pengaruhnya., Taxation of oil palm productivity, an important part of oil palm plantation management, is still performed manually. Oil palm production can be estimated using remote sensing technology as an alternative. Landsat 8 Surface Reflectance satellite imagery can be used to estimate oil palm production using vegetation index algorithm EVI (Enhanced Vegetation Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), and VARI (Visible Atmospherically Resistant Index). Oil palm productivity then analyzed using the linear regression and multiple linear regression with the EVI/NDVI/VARI, rainfall, and rainy month. The analysis was performed with 3 treatments, namely normal treatment, 1-year data shift, and 2-year data shift. The results of multiple linear regression analysis show the value of the correlation coefficient of EVI, NDVI, and VARI. All indices had the same highest correlation value of 0.999, while the lowest were 0.028; 0.087; 0.134. The value of the linear regression correlation is lower than the value of the multiple linear regression correlation. The F test reveals that all independent variables are important explanations for the dependent variable. Accuracy test shows that normal treatmaent is the most accurate. The vegetation index is the independent variable that has the most influence on productivity, this is indicated by the R 2 value and the coefficient value of these variables, the greater the coefficient value the greater the effect.
Keyword: produktivitas, indeks vegetasi, kelapa sawit, citra satelit, productivity, vegetation index, palm oil, satellite imagery

Judul: Analisis Produktivitas Kelapa Sawit dengan Indeks Vegetasi Satelit Landsat-8, Curah Hujan dan Manajemen Pemupukan
Abstrak: Taksasi merupakan salah satu metode estimasi produktivitas kelapa sawit yang penting digunakan dalam penentuan keputusan perkebunan di kemudian hari. Kesalahan pengambilan data yang digunakan dalam taksasi dapat menimbulkan masalah di dalam perencanaan kebutuhan tenaga kerja dan transportasi yang dibutuhkan sehingga akan meningkatkan biaya pengelolaan yang tinggi. Memanfaatkan penginderaan jauh dapat digunakan untuk menganalisis data perkebunan kelapa sawit yang memiliki luas perkebunan yang begitu luas menjadi lebih feasible dan reliable. Tujuan dari penelitian ini adalah menghitung nilai indeks vegetasi citra Landsat-8, menentukan persamaan regresi linear berganda untuk estimasi produktivitas kelapa sawit, mengetahui uji tingkat signifikansi (sig. F), uji akurasi dan uji determinasi (R2) model estimasi produktivitas dan menentukan model terbaik estimasi produktivitas kelapa sawit PT Socfin Indonesia. Estimasi dilakukan dengan menggunakan 1, 2 dan 3 variabel bebas. Dilakukan pergeseran beberapa bulan kebelakang pada masing-masing kombinasi variabel bebas. Pendugaan produktivitas menggunakan data pergeseran bulan kebelakang (M-3, M-6, M-12 untuk 6 bulan dan M-6, M-12, dan M-24 untuk 12 bulan). Model estimasi diberi skor pada masing-masing uji, pembobotan digunakan untuk memilih model terbaik. Kombinasi model dengan parameter curah hujan lapangan, pupuk dan indeks vegetasi EVI, pergeseran 6 bulan yang terpilih sebagai model terbaik., Estimation is one of the methods of forecasting oil palm productivity which is important to use in determining future plantation decisions. inaccurate data collection can cause problems in planning the required workforce and transportation requirements, and causing high management costs. Remote sensing can be used to analyze data on vast plantation oil palm plantations to be more feasible and reliable. The purpose of this study is to calculate the Landsat-8 image vegetation index, determine the multiple linear regression for estimating oil palm productivity, significance test (sig. F), accuracy test and determination test (R2) of the productivity estimation model and lastly determine the best model for PT Socfin Indonesia's estimated palm oil productivity. Estimation using 1, 2 and 3 combination independent variables. Estimation of productivity uses data months backwards (M-3, M-6, M-12 for 6 months and M-6, M-12, and M-24 for 12 months). Weight used on each to each test, to determine the best model. Models with parameters CHIRPS rainfall, fertilizer and EVI vegetation index, 6 months shift was chosen as the best model.
Keyword: estimasi produktivitas, indeks vegetasi, kelapa sawit, landsat-8, pengideraan jarak jauh

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: