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: Estimating Rice Productivity Using Sentinel-2 Satellite Imagery with a Machine Learning Approach Based on Vegetation Index
Abstrak: Informasi ketersediaan beras di masa mendatang mendukung kebijakan pemerintah guna mewujudkan ketahanan pangan yang berkelanjutan. Salah satu metode yang digunakan untuk mendukung ketersediaan beras di masa mendatang yaitu penggunaan teknologi penginderaan jauh. Penelitian ini bertujuan untuk menduga produktivitas padi berdasarkan nilai normalized difference vegetation index (NDVI) citra satelit Sentinel-2 melalui pendekatan machine learning decision tree. Data produksi padi, varietas, tanggal tanam, tanggal panen, dan koordinat sawah didapat dengan melakukan wawancara kepada petani serta survei lapang. Koordinat sawah kemudian dikonversi menjadi luas area dan dibuat produktivitas padi per petakan sawah berdasarkan data yang sudah didapat. Nilai NDVI per petakan sawah selama satu musim tanam kemudian dihubungkan dengan produktivitas padi melalui machine learning decision tree. Model terbaik pada pendugaan gabungan varietas Inpari 32 dan MR 219 memiliki nilai MAPE 5,077% dengan akurasi 94,923%; RMSE ± 0,391 ton/ha; dan nilai R2 0,776. Model pendugaan terbaik pada varietas Inpari 32 memiliki nilai MAPE 4,16% dengan akurasi 95,84%; RMSE ± 0,262 ton/ha; dan R2 0,894. Model pendugaan terbaik pada varietas MR 219 pada varietas MR 219 memiliki nilai MAPE 1,339% dengan akurasi 98,661%; RMSE sebesar ± 0,103 ton/ha; dan R2 0,982., Information on future rice availability supports government policies for sustainable food security. One method used to support rice availability in the future is the use of remote sensing technology. This study aims to predict the productivity of rice based on normalized difference vegetation index (NDVI) of the Sentinel-2 satellite image through a machine learning decision tree approach. Rice production, plants variety, planting date, harvest date, and field coordinates were obtained by conducting interviews with farmers as well as field surveys. Paddy field coordinates then converted into area, and productivity per square area is generated based on the obtained data. The NDVI value per pitch for a single growing season is linked to the productivity of paddy through the machine learning decision tree. The best model on the combined varieties of Inpari 32 and MR 219 has a MAPE value of 5,077% with an accuracy 94,923%; RMSE ± 0,391 tons/ha; and R² 0,776. The best model on Inpari 32 varieties has a MAPE value of 4,16% with an accuracy 95,84%; RMSE ± 0,262 tons/ha; and R2 0,894. The best model on MR 219 varieties has a MAPE value of 1,339% with an accuracy 98,661%; RMSE ± 0,103 tons/ha; and R2 0,982.
Keyword: decision tree, estimation, NDVI, paddy, Sentinel-2

Judul: Studi Kasus: Patomorfologi Trakheobronkhitis Supurativa Pada Kucing (Felis Catus).
Abstrak: Trakheobronkhitis merupakan penyakit saluran respirasi yang sering terjadi pada hewan kecil, terutama anjing dan kucing. Penelitian berupa studi kasus ini bertujuan untuk mempelajari patomorfologi trakheobronkhitis supurativa pada kucing. Perubahan patologi anatomi berupa eksudat purulen pada lumen trakhea dan warna paru-paru yang tidak homogen, warna lebih gelap pada salah satu lobus, dan permukaan paru-paru lebih menonjol. Perubahan histopatologi berupa badan inklusi amfofilik-eosinofilik intranuklear yang dikelilingi oleh clear halo dan titik-titik kromatin ditepinya pada epitel kelenjar trakhea dan epitel bronkhiolus. Badan inklusi ini merupakan ciri dari FHV-1 dan adenovirus. Pada trakhea juga ditemukan koloni bakteri berbentuk coccobacillus sebagai infeksi sekunder. Bakteri tersebut diduga Bordetella sp. yang sering menginfeksi saluran respirasi kucing. Deskuamasi terjadi pada epitel trakhea dan bronkhiolus. Selain itu, ditemukan juga sel radang limfosit, makrofag, sel plasma, dan neutrofil. Pada paru-paru ditemukan lesio bronkhiolitis. Ditemukan juga bronkhopneumonia yang ditandai infiltrasi sel radang neutrofil dan sel nekrosis pada lumen bronkhiolus. Paru-paru juga mengalami emfisema dan edema pulmonum. Hiperemia dan hemoragi juga ditemukan pada kapiler paru-paru. Pada kasus ini, trakheobronkhitis supurativa diduga disebabkan oleh FHV-1, adenovirus, dan bakteri jenis Bordetella sp.
Keyword: badan inklusi amfofilik-eosinofilik intranuklear, infeksi bakteri, kucing, patomorfologi