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: 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: 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: