Judul: Pengukuran Nilai Enhanced Vegetation Index (EVI) Menggunakan Kamera Raspberry Pi dengan Antarmuka Web Server LAMPP.
Abstrak: Nilai Enhanced Vegetation Index (EVI) didapatkan dari kamera RGB dan NoIR Perangkat Muatan Udara (PMU) pada kawasan vegetasi. Raspberry Pi pada PMU digunakan untuk proses akuisisi dan pemrosesan citra dengan pemograman python dan antarmuka web server LAMPP. Transformasi geometris pada citra NoIR diterapkan untuk menghilangkan dislokasi citra NoIR terhadap citra RGB akibat dinamika PMU pada saat akuisisi data. Citra EVI keabuan dan citra EVI color mapping digunakan untuk merepresentasikan nilai EVI antara -1 hingga 1. Hasil analisis menunjukan bahwa formula EVI tidak dapat mengevaluasi citra vegetasi yang tertutup bayangan. Citra vegetasi yang tertutup bayangan akan mengalami penurunan nilai pixel pada saluran merah dan biru. Sistem PMU mampu melakukan registrasi citra otomatis dengan nilai RMSE 33.09 meter terhadap data citra Google Maps pada sistem koordinat UTM. Pengukuran nilai EVI yang dihasilkan oleh sistem PMU memiliki sensitifitas lebih baik dan mampu memberikan fitur vegetasi lebih detail dibandingkan dengan citra satelit Landsat 8 pada waktu dan lokasi yang sama untuk vegetasi lokal.
Keyword: EVI, NoIR, PMU, RGB, vegetasi

Judul: Karakterisasi Indeks Band Warna Tampak dari Citra Aerial Nirawak untuk Mengestimasi False NDVI pada Vegetasi Padi.
Abstrak: Indonesia’s climate conditions, characterized by the presence of clouds during the rainy season and most of the short-period crops (maize, soybean, rice) established, cloud are main problem for satellite to generate clear imagery. The use of aircraft or drones can also be used in remote sensing as an alternative data. However, it is necessary to develop other technologies based on aerial photographs from UAV or drone to generate more frequent information, reliable and detailed to support decision-making for each crop. Hence, drone with RGB imagery could be optimized to generate information as problem solver similar with Normalized Digital Vegetation Index. Thus, this study aimed at examining the correlation between vegetation indexes resulted from satellite Sentinel 2A imagery and visible band (RGB) imagery from UAV, estimating NDVI value by using false NDVI (NGRDI) generated from visible band, and estimating the rice growth phase (days after transplanting) by approaching NDVI and false NDVI values. By using drone flight at 60 meter above the ground with interval 10 days following the schedule of Sentinel 2A crossing the research location at Pasir Kaliki village, the imagery were acquired consistently. The study has discovered that NDVI showed higher number in result of vegetation index compared to NGRDI with correlation coefficient is 0.944625. The regression model resulted as y=4.7722x+0.3845 and MAPE value expresses as 26.74%, where the regression model with Pearson’s correlation coefficient value is 0.877885. A qualitative assessment using statistical data and a spatial assessment using sampled data from the rice vegetation map reveal a high mapping accuracy with the corresponding R2 being as high as 0.7429; however, the mapped rice vegetation accuracy might influenced by other physical factors such as water reflectant, sunlight and the RGB camera limitation itself. Nonetheless, the highest values of NGRDI only reach 0.2 while NDVI can attain at 0.9 at the peak of vegetative phase of rice growth stage. This means that Green Band have limitation in detecting vegetation index. In relation to the different approaches performed, it is noted that the average trend line on both NDVI and NGRDI shown the similarity tendency in all growth stage., Kondisi iklim Indonesia yang ditandai dengan adanya awan pada musim hujan dan sebagian besar tanaman berumur pendek (jagung, kedelai, padi) terbentuk, awan merupakan masalah utama bagi satelit untuk menghasilkan citra yang jelas. Penggunaan pesawat terbang atau drone juga dapat digunakan dalam penginderaan jauh sebagai data alternatif. Namun, perlu dikembangkan teknologi lain berdasarkan foto udara dari UAV atau drone untuk menghasilkan informasi yang lebih sering, andal, dan terperinci untuk mendukung pengambilan keputusan untuk setiap tanaman. Oleh karena itu, drone dengan citra RGB dapat dioptimalkan untuk menghasilkan informasi sebagai pemecah masalah yang serupa dengan Normalized Digital Vegetation Index. Oleh karena itu, penelitian ini mengkaji korelasi antara indeks vegetasi, dari citra satelit Sentinel 2A dan citra pita tampak (RGB) dari UAV, mengestimasi nilai NDVI dengan menggunakan false NDVI (NGRDI) yang dihasilkan dari pita tampak, dan mengestimasi fase pertumbuhan padi (hari setelah transplantasi) dengan mendekati nilai NDVI dan NDVI palsu. Citra diperoleh secara konsisten dengan menggunakan drone terbang pada ketinggian 60 meter di atas permukaan tanah dengan
Keyword: NDVI, NGRDI, Unmanned Aerial Vehicle, Sentinel, Rice Growth Stage

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: