Judul: Pemilihan indeks vegetasi berbasis Sentinel-2A paling optimum untuk estimasi indeks luas daun pada tiga varietas padi
Abstrak: Pendugaan Indeks Luas Daun (LAI) menjadi penting karena LAI merupakan salah satu variabel dalam model pertumbuhan tanaman. Pertumbuhan tanaman memiliki karakteristik yang berbeda-beda dan sangat dipengaruhi oleh kondisi dan faktor lingkungan. Pertumbuhan tersebut cenderung terjadi dalam waktu yang singkat dan mencakup wilayah yang cukup luas. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan untuk menganalisis pola perubahan pertumbuhan tanaman berbasis LAI secara spasial. Penginderaan jauh menawarkan pendekatan yang efektif dan efisien dalam memantau karakteristik pertumbuhan tanaman, yang dapat dilakukan secara time series dengan cakupan wilayah yang cukup luas dengan mendeteksi dan memantau karakteristik fisik tanaman. Parameter yang paling terkenal dan umum digunakan untuk memperkirakan LAI adalah indeks vegetasi yang biasanya dihitung berdasarkan rasio panjang gelombang merah dan NIR, yang dikenal sebagai spectral-signature. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan spasio-temporal antara LAI pada tiga varietas padi dengan tiga takaran pemupukan dan pola tanam yang berbeda berdasarkan indeks vegetasi yang dihitung dari citra satelit Sentinel-2A, dan memilih indeks vegetasi yang paling optimum dalam pendugaan LAI. Proses sinkronisasi LAI untuk setiap plot dengan piksel nilai indeks vegetasi berbasis citra satelit Sentinel-2A telah dilakukan. Hasil menunjukkan bahwa keempat indeks vegetasi yang dianalisis yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI), Enhanced Vegetation Index 2 (EVI2) dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) memiliki korelasi yang kuat dengan LAI. Perbandingan keempat indeks vegetasi yang dihitung dalam pendugaan LAI dilakukan dengan menggunakan model regresi linier dan dilanjutkan dengan membandingkan R-squared, RMSE dan Correctness. Indeks vegetasi EVI2 memberikan representasi paling optimal dalam menangkap pola pertumbuhan tanaman berdasarkan LAI., The estimation of Leaf area index (LAI) becomes important as LAI is one of variables in the crop growth model. The crop growth has different characteristics and its strongly influenced by environmental conditions and factors. The growth tends to occur in a short period of time and covers a large area. Therefore, an approach to analyze the pattern of changes in crop growth based on LAI spatially is needed. Remote sensing offers an effective and efficient approach in monitoring crop growth characteristic, which can be done in a time series with a wide area coverage by detecting and monitoring the physical characteristics of crop. The most famous and commonly used parameters to estimate LAI are vegetation indices which are usually calculated based on the ratio of the red and NIR wavelength, known as spectral signature. The objectives of the research are to examine the spatio-temporal correlation between LAI of three rice cultivars under three different fertilizer rates and three planting techniques based on the vegetation indices calculated from Sentinel-2A satellite imagery, and to select the most optimum vegetation index to estimate LAI. A synchronization process of the LAI for each plot with the pixels of Sentinel-2A satellite imagery-based based vegetation index value was carried out. The results show that the four vegetation indices analyzed namely Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI), Enhanced Vegetation Index 2 (EVI2) and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) have a strong correlation with LAI. The Comparison of the four calculated vegetation indices in estimating LAI was performed using linear regression model and followed by
Keyword: LAI, linear regression model, Sentinel-2A, vegetation indices

Judul: Perbandingan Indeks Vegetasi Untuk Estimasi Produktivitas Padi Berdasarkan Citra Sentinel-2 di Lampung
Abstrak: Estimasi produktivitas padi untuk memastikan ketersediaan beras sebagai acuan dalam perencanaan untuk mencapai ketahanan pangan nasional perlu untuk dilakukan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi indeks vegetasi yang paling sesuai untuk menduga produktivitas tanaman padi dengan satelit Sentinel-2 dengan skala kecil agar mendapatkan hasil yang lebih akurat dan presisi. Indeks yang dibandingkan dalam penelitian ini adalah NDVI, EVI, GI, dan SAVI. Sebaran nilai indeks yang dihasilkan memiliki pola yang sama dengan nilai indeks tertinggi pada fase vegetatif karena daun padi berwarna hijau tua dan nilai indeks yang lebih rendah pada fase generatif karena warna daun sudah mulai menguning dan tanaman berfokus kepada pengisian biji. Teridentifikasi dari nilai R2, SEE dan persen bias yang paling optimal dari keempat indeks adalah pada SAVI dengan R2 sebesar 0.7432, SEE sebesar 0.848, dan persenbias sebesar 0.2% dengan model persamaan berbentuk linear dengan rumus y = -3.049 + 18.011*SAVI 1 + 2.639*SAVI 2 + 8.311*SAVI 3.
Keyword: Indeks Vegetasi, Koefisien Determinasi, Persen Bias, Standard Error of Estimation.

Judul: Grup dan Homomorfisma Grup pada Rubik Revenge
Abstrak: Rubik cube is a kind of puzzle game. A player must arrange rubik sides, which have been disordered, back to the position where every side has the same colour. This paper does not focus on the settlement solution, but instead on proving the existence of a group homomorphism between rubik movement group and S96 symmetric permutation group in rubik revenge. Firstly, it has been proved that rubik movement set is a group. Then, it also has been proved that the M set, which contains numeric labels of 1 until 96 in cubinos sides, is S96 symmetric permutation group.
Keyword: