Judul: Soil Moisture Mapping Based on NDVI,  NMDI, and Interpolation on Oil Palm Plantation
Abstrak: Ketersediaan air sering menjadi faktor pembatas dalam pencapaian produktivitas kelapa sawit. Luasnya lahan perkebunan sawit menyulitkan pengakuisisian data kadar air tanah sehingga ketersediaan data tersebut masih kurang. Data kadar air dapat dihubungkan dengan kerapatan tajuk melalui analisis dengan berbagai indeks. Selain menggunakan indeks, kadar air tanah juga dapat dipetakan menggunakan interpolasi. Penelitian ini bertujuan mengetahui persebaran data kadar air tanah berdasarkan kelas lereng, mengidentifikasi hubungan kadar air tanah dengan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Multi-band Drought Index (NMDI), dan interpolasi, serta memetakan kadar air tanah berbasis ketiga metode tersebut, dan memilih metode terbaik untuk memetakan kadar air tanah. Hasil penelitian menunjukkan kadar air tertinggi didapatkan pada kemiringan lereng 0-3% dan terendah pada kemiringan lereng 8-15%. NDVI dan NMDI berkorelasi sangat lemah dengan kadar air tanah. Hal tersebut menunjukkan baik NDVI maupun NMDI kurang responsif dalam menggambarkan kondisi kadar air tanah di lapang. Nilai kadar air interpolasi memiliki hubungan yang cukup kuat dengan kadar air tanah dengan R² sebesar 0,65, serta memiliki kesesuaian tertinggi sebesar 28,50%, sehingga pada penelitian ini metode interpolasi dapat direkomendasikan untuk pemetaan kadar air tanah., Water availability is often a limiting factor in achieving palm oil productivity. The extent of oil palm plantations makes it difficult to obtain soil moisture data, therefore, the availability of such data is still lacking. Soil moisture data can be related to canopy density through various indices analyses. In addition to using indices, soil moisture can also be mapped using interpolation. This study aims to determine the distribution of soil moisture based on slope class, identify the relationship between soil moisture with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Multi-band Drought Index (NMDI), and interpolation, and map the soil moisture based on these three methods and selecting the best method for mapping soil moisture. The results showed that the highest soil moisture was found on slope gradient 0-3% and the lowest on slope gradient 8-15%. NDVI and NMDI correlate very weakly with soil moisture. This shows that both NDVI and NMDI are less responsive in describing the condition of field soil moisture. The interpolation soil moisture value has a fairly strong relationship with soil moisture with an R² of 0.65 and has the highest suitability of 28.50%, thereby in this study, the interpolation method is recommended for soil moisture mapping.
Keyword: canopy density, drought index, slope gradient, vegetation index

Judul: Analysis of Oil Palm Productivity with Vegetation Index Sentinel-2 Satelitte, Rainfall, and Fertilization Management
Abstrak: Taksasi produksi kelapa sawit dilakukan untuk meramalkan hasil produksi tanaman kelapa sawit kedepannya yang saat ini masih dilakukan secara langsung di lapangan. Taksasi dapat dilakukan dengan memanfaatkan metode remote sensing yang sangat mudah dan hemat biaya. Penelitian ini bertujuan menentukan model persamaan terbaik pendugaan produktivitas kelapa sawit PT. Socfin Indonesia dengan memanfaatkan Google Earth Engine menggunakan 3 parameter (indeks vegetasi, curah hujan, dosis pupuk), 2 parameter (indeks vegetasi, curah hujan) dan 1 parameter (indeks vegetasi). Parameter penduga juga dilakukan pergeseran beberapa bulan ke belakang (M-2, M-3, M-4, M-6, M-8, dan M-12) untuk menduga produktivitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan data lampau dengan berbagai perlakuan dapat menduga produktivitas kedepannya. Data yang terbaik untuk melakukan pendugaan adalah pergeseran 8 bulan (M-8) dan 12 bulan (M-12) ke belakang. Model pendugaan produktivitas terbaik yang didapatkan adalah pengelompokan 4 bulanan SR dengan menggunakan 3 parameter yaitu dosis pupuk, curah hujan satelit dan NDVI maksimum pada pergeseran M-2. Penggunaan parameter curah hujan satelit dapat digunakan untuk menduga produktivitas kelapa sawit., Oil palm production estimation is carried out to predict future oil palm production which are currently still being carried out directly in the field. Production estimation can also be done by using remote sensing method which is very easy and cost-effective. This study aims to determine the best equation model for estimating oil palm productivity of PT. Socfin Indonesia with Google Earth Engine using 3 parameters (vegetation index, rainfall, fertilizer dose), 2 parameters (vegetation index, rainfall), and 1 parameter (vegetation index). These parameters were also shifted several months back (M-2, M-3, M-4, M-6, M-8, and M-12) to estimate productivity. The results showed that the use of past data with various treatments can predict productivity in the future. The best data for making predictions is a shift of 8 months (M-8) and 12 months (M-12) backward. The best productivity estimation model obtained is the 4-month SR grouping using 3 parameters (fertilizer dose, satellite rainfall, and maximum NDVI) at the M-2 shift. The use of satellite rainfall parameters can be used to predict oil palm productivity.
Keyword: Google Earth Engine, oil palm, productivity, remote sensing, vegetation index

Judul: Pemerian Cacing Amcylostomu bradfiertsis (Comes de Faria, 1910) dan Ancylostoma ceylanicum (Loess, 1911) Pada Kucing di Wilayah Kota Bogor.
Abstrak: Kucing dikenal sebagai hewan kesayangan yang mempunyai nilai khusus bagi manusia. Manusia telah memelihara kucing sejak ribuan tahun yang lalu melalui proses domestikasi sehingga kucing menjadi hewan peliharaan. Kucing tanpa pemilik yang berkeliaran di sekitar hewan peliharaan sangat potensial sebagai sumber infeksi Wagai penyakit antara lain kecacingan. Oleh karena itu setiap pemilik kucing sebaiknya melakukan pencegahan dengan tidak membiarkan kucing peliharaannya berkeliharaan dengan bebas di lingkungan yang terdapat populasi kucing liar.
Keyword: