Judul: Estimating The Productivity Of Rice Paddy Plants Using The Crop Simulation Model And Geographic Information System Approaches
Abstrak: Padi merupakan komoditas pertanian terpenting bagi sebagian besar masyarakat Indonesia. Salah satu upaya ketahanan pangan nasional adalah dengan meningkatkan produktivitas. Metode yang dapat digunakan untuk memprediksi potensi produktivitas padi antara lain yaitu model simulasi pertanian (MSP) dan sistem informasi geografis (SIG). Daerah penelitian ini adalah Kabupaten Indramayu dan Karawang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui potensi produktivitas padi sawah dengan menggunakan pendekatan MSP dan SIG. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data iklim, citra satelit Landsat 8, digital elevasi model, dan peta rupa bumi Indonesia (RBI) berupa sawah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa potensi produktivitas padi pada musim tanam pertama (November-Februari) menurut MSP dan SIG lebih tinggi dibandingkan musim tanam kedua (Maret dan Mei) di kedua wilayah tersebut. Rata-rata produktivitas tahun 2016-2020 menurut Badan Pusat Statistik (BPS) untuk wilayah Indramayu dan Karawang yaitu 6,16 dan 5,90 ton/ha. Hasil estimasi produktivitas padi yang diperoleh dari MSP memiliki nilai yang lebih tinggi dari data observasi (overestimation), sedangkan hasil produktivitas yang diperoleh dari pendekatan SIG lebih rendah dari data observasi (underestimation). Rata-rata produktivitas padi menurut MSP di Kabupaten Indramayu dan Karawang adalah 6,39 dan 7,10 ton/ha, sedangkan rata-rata produktivitas padi menurut SIG adalah 5,59 dan 5,78 ton/ha. Perbandingan data pengamatan dengan data ramalan menunjukkan bahwa akurasi pendekatan SIG lebih baik daripada MSP, yang ditandai dengan mean absolute percentage error (MAPE) yang lebih rendah. Nilai error yang diperoleh dari hasil MSP adalah 14,06% sedangkan error pendekatan SIG adalah 6,35%. Artinya, pendekatan yang digunakan sangat baik untuk menduga produktivitas padi di Indramayu dan Karawang., Rice is the most important agricultural commodity for most Indonesians. One of the national food security efforts is to increase productivity. Methods that can be used to predict rice productivity potential include agricultural simulation models (MSP) and geographic information systems (GIS). This research area is in the Indramayu and Karawang districts. The purpose of this study was to determine the potential productivity of paddy rice using the MSP and GIS approaches. The data used in this research are climate data, Landsat 8 satellite images, digital elevation model, and rupa bumi Indonesia (RBI) map of paddy fields. The results showed that the potential productivity of rice in the first growing season (NovemberFebruary) according to MSP and GIS is higher than the second growing season (March and May) in both regions. The average productivity for 2016-2020 according to Badan Pusat Statistik (BPS) for Indramayu and Karawang are 6.16 and 5.90 tons/ha. The estimated rice productivity obtained from MSP has a higher value than the observation data (overestimation), while the productivity results obtained from the GIS approach are lower than the observation data (underestimation). The average rice productivity according to MSP in Indramayu and Karawang Districts is 6.39 and 7.10 tons/ha, while the average rice productivity according to GIS is 5.59 and 5.78 tons/ha. Comparison of observed data with forecast data shows that the accuracy of the GIS approach is better than MSP, which is characterized by a lower mean absolute percentage error (MAPE). The error obtained from the MSP results was 14.06% while the GIS approach error was 6.35%. This means that the approach
Keyword: MAPE, MSP, GIS, Rice, Productivity

Judul: Pengembangan Model Estimasi Produksi Padi Berbasis Data Sentinel-2A
Abstrak: Tanaman padi adalah salah satu jenis tanaman penghasil bahan pangan pokok masyarakat, bahkan menjadi komoditi pangan utama di Indonesia. Salah satu upaya agar tanaman padi menghasilkan beras dengan kualitas dan kuantitas yang baik dapat melalui cara pemupukan dan pemeliharaan yang baik. Dinamika pertumbuhan tanaman padi pada lahan yang luas, memerlukan metode pemantauan yang efisien terhadap waktu, melalui pendekatan penginderaan jauh dengan resolusi temporal menggunakan indeks vegetasi. Oleh karenanya penelitian ini bertujuan untuk (1) mengetahui respon nilai indeks vegetasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), Optimization Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI), Enhanced Vegetation Index-2 (EVI-2) dan Normalized Difference Red-Edge Index (NDRE) terhadap perlakuan pupuk dan jarak tanam dan (2) mengembangkan model estimasi produksi padi berdasarkan indeks vegetasi. Proses pengamatan lapang dan pengumpulan data dilakukan setiap 10 hari sekali selama satu siklus tanam di Desa Pasirkaliki, Karawang, Jawa Barat. Metode pengembangan model dilakukan berdasarkan analisis pada setiap akumulasi Thermal Heat Unit (THU) yang bersesuian dengan resolusi temporal Sentinel-2A, indeks vegetasi (NDVI, SAVI, OSAVI, EVI-2, dan NDRE) serta Random Forest Regression (RFR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengaruh perlakuan dosis pupuk berpengaruh signifikan pada fase vegetatif dan fase generatif, ditandai dengan nilai R2 yang tinggi untuk nilai indeks vegetasi NDVI, SAVI, OSAVI, EVI-2, dan NDRE. Selain itu, hasil analisis RFR menunjukkan bahwa NDVI, OSAVI, dan NDRE memiliki performa yang baik untuk memprediksi berat kering gabah hasil panen. Performa model berbasis indeks NDRE menunjukkan akurasi yang lebih tinggi pada akumulasi THU 176°C hari (fase vegetatif) dengan angka persentase sebesar 94,58% dan RMSE 4,14. Performa model berbasis indeks OSAVI menunjukkan akurasi yang lebih tinggi pada akumulasi THU 481°C hari (fase genetatif) dengan angka persentase sebesar 95,05% dan RMSE 3,54. Saran untuk penelitian selanjutnya, menguji kehandalan model estimasi produksi gabah kering panen berbasis indeks NDRE digunakan pada fase vegetatif (akumulasi THU 176°C hari) dan indeks OSAVI digunakan pada fase generatif (akumulasi THU 481°C hari)., Rice plants are one type of plant that produces staple food for the community, even becoming the main food commodity in Indonesia. One of the efforts for rice plants to produce rice with good quality and quantity can be through fertilization and goog maintenance. The dynamics of rice plant growth on a large area of land requires a time-efficient monitoring method, through a remote sensing approach with temporal resolution using vegetation indices. Therefore, this research aims to (1) determine the response of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil- Adjusted Vegetation Index (SAVI), Optimization Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI), Enhanced Vegetation Index-2 (EVI-2) dan Normalized Difference Red- Edge Index (NDRE) to fertilizer dosage treatment and planting technique and (2) develop a rice production estimation model based on vegetation index. The field observation and data collection were carried out every 10 days during one cropping cycle in Pasirkaliki Village, Karawang, West Java. The model development method is based on the analysis of each Thermal Heat Unit (THU) accumulation that corresponds to the temporal resolution of Sentinel-2A, vegetation index (NDVI, SAVI, OSAVI, EVI-2, and NDRE) and Random Forest Regression (RFR). The results showed that the effect of fertilizer dosage treatment had a significant effect on the vegetative
Keyword: vegetation index, THU accumulation, RFR method, fertilizer dosage

Judul: Leukemia pada kucing
Abstrak: Leukemia pada kucing adalah suatu penyakit yang sangat patogen, disebabkan oleh sejenis virus. Virus ini dikenal sebagai Feline Leukemia Virus atau FeLV. FeLV ini oleh beberapa ahli dikatakan hanya bersifat ganas pada hewan kucing. Penularannya bisa secara horizontal maupun congenital. Kucing pada semua tingkat umur dapat terserang oleh FeLV ini. Khusus pada bentuk "thymic leukemia", virus ini hanya menyerang anak-anak kucing berumur diba- wah 1 tahun. Kucing-kucing liar atau yang tidak terpeli- hara jarang sekali terinfeksi FeLV. Selain dari serangan virus FeLV itu sendiri, maka penyakit leukemia ini bisa disebabkan oleh beberapa fak- tor yang sudah ada dalam tubuh hewan dan sangat menunjang perkembangan penyakit ini, yaitu antara lain tumor, agen toksik, cedera oleh kecelakaan dan gangguan hemopoiesis. FeLV menyerang sel-sel darah dalam tubuh hewan se- hingga pembentukan darah berjalan tidak normal. Terlihat sel-sel darah yang belum dewasa sudah beredar dalam sir- kulasi darah. Bentuk dan jumlahnya tidak lagi seimbang dalam tubuh hewan kucing tersebut. Gejala klinis antara lain kekurusan, ikterus, anemia, lemah, anoreksia, dyspnoe, sulit menelan, batuk, dan membran mukosa pucat. Selain itu kelenjar pertahanan tubuh juga membengkak, kemudian terjadi hepatomegali, spleenomegali dan pembengkakan pada ginjal. Terbentuk massa tumor pada beberapa tempat. Secara biopsy pada sumsum tulang akan terlihat be- berapa perubahan. Sumsum tulang berwarna merah tua atau abu-abu. Konsistensinya lunak dan terdapat banyak sekali memproduksi sel darah putih. Melalui gambaran darah leukemia ini lebih mudah didiagnosa. Jumlah retikulosit rendah sekali. PCV 8-15%, hemoglobin menurun, sel darah putih (WBC) meningkat, lim- fosit meningkat, Alfaglobulin juga ada peningkatan, dan banyak eosinofil yang belum dewasa beredar dalam darah…dst
Keyword: