Judul: Sugarcane Health Monitoring based on Region using Remote Sensing
Abstrak: Gula merupakan komoditas strategis bagi perekonomian di Indonesia. Gula juga salah satu kebutuhan utama masyarakat dan sumber kalori yang populer. Konsumsi domestik gula Indonesia dari tahun ke tahun mengalami peningkatan. Namun meningkatnya kebutuhan gula di Indonesia tidak diimbangi dengan laju hasil produksi gula dalam negeri, sehingga mengharuskan Indonesia melakukan impor. Penyebab Indonesia melakukan impor karena berkurangnya bahan baku tebu yaitu produksi tebu giling. Salah satu cara untuk meningkatkan produktivitas dan produksi tebu yaitu melakukan monitoring kesehatan tanaman tebu, apalagi pada areal lahan perkebunan tebu yang luas. Di Indonesia kebanyakan lahan tanaman tebu pengawasannya masih dilakukan secara manual, sehingga sangat tidak efektif karena membutuhkan biaya, waktu dan padat karya. Tidak adanya sistem monitoring juga berpotensi membuang sumber daya seperti penggunaan pupuk dan pestisida yang berlebihan. Apalagi pada kasus tertentu seperti tidak terjangkau bagian dalam kebun oleh petugas, sehingga tidak terawasi dan sangat merugikan pihak petani. Pada areal monitoring kerap terdapat objek yang bukan fokus kajian. Seperti areal tanam yang heterogen (vegetasi selain tanaman tebu dan non vegetasi) ataupun perbedaan masa tanam pada tanaman tebu yang mengakibatkan sukar untuk diidentifikasi, sehingga perlu dilakukan teknik segmentasi untuk mendeteksi kerapatan wilayah dan memisahkan objek selain tebu sebagai masukkan untuk menentukan region monitoring. Hal inilah yang melatarbelakangi dilakukannya penelitian tentang “Monitoring Kesehatan Tanaman Tebu berbasis Region menggunakan Pengindraan Jauh”. Tujuan dari penelitian ini yaitu menerapkan teknologi remote sensing dengan teknik segmentasi untuk monitoring kesehatan tanaman tebu berdasarkan nilai indeks spektral NDVI, NDBaI, NDWI dan NDDI. Metode yang digunakan yaitu algoritme Simple Non-Iterative Clustering (SNIC) dan Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk segmentasi, dan algoritme Random Forest untuk klasifikasi akhir yang diimplementasikan pada platform cloud Google Earth Engine (GEE). Hasil yang diperoleh yaitu klasifikasi berbasis objek terbaik (overall accuracy) mencapai 90,8% dengan kappa 0,85 dan perkiraan musiman tebu puncaknya berada pada bulan Januari hingga Mei. Sedangkan untuk monitoring kesehatan (region C) dalam kondisi tidak sehat disebabkan berkurangnya air atau kekeringan., Sugar is a strategic commodity for the economy in Indonesia. Sugar is also one of the main needs of society and a popular source of calories. The domestic consumption of Indonesian sugar from year to year has increased. However, the increasing demand for sugar in Indonesia has not been matched by the rate of domestic sugar production, thus requiring Indonesia to import. The reason for Indonesia to import is due to reduced sugarcane raw materials, namely milled sugarcane production. One way to increase the productivity of sugarcane production is to monitor the health of sugarcane, especially in large areas of sugarcane plantations. In Indonesia, control of most sugarcane fields is still done manually, so it is very ineffective because it requires money, time and is laborintensive. The absence of a monitoring system also has the potential to waste resources such as excessive use of fertilizers and pesticides. Especially in certain cases, such as when the officers cannot reach the inside of the garden, so they are not monitored and can lead to losses for the farmers. In the monitoring area, there are often objects that are not the focus of the study. As with heterogeneous planting areas (vegetation other
Keyword: Google Earth Engine (GEE), monitoring kesehatan, object-oriented, remote sensing, tebu

Judul: Sugarcane (Saccharum officinarum L.)  Germination Rate Analysis Using Remote Sensing for Replanting
Abstrak: Tanaman tebu merupakan bahan baku dalam pembuatan gula. Produksi gula yang berasal dari tebu di Indonesia saat ini belum cukup untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Sehingga perlu adanya perhatian dalam upaya peningkatan rendemen. Kegiatan budidaya tebu banyak yang harus diperhatian. Salah satu kegiatan yang penting yaitu penyulaman. Penentuan lahan tebu yang perlu disulam masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan banyak waktu dan tenaga manusia. Oleh karena itu identifikasi persentase pertumbuhan tebu perlu dilakukan dengan metode lain seperti penginderaan jauh menggunakan citra satelit dengan platform Google Earth Engine agar lebih cepat dan tepat. Penentuan persentase germinasi tebu pada penelitian ini menggunakan citra drone untuk menentukan titik area yang tidak ditumbuhi tanaman tebu dan datasets citra satelit Sentinel-2 dengan nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) sebagai parameter untuk mengetahui tutupan lahan tebu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengolahan citra Sentinel-2 memiliki kendala seperti tutupan awan sehingga perlu dilakukan Cloud Masking dan Gap Filling. Nilai NDVI antara citra Sentinel-2 dan citra drone memiliki nilai berbeda karena resolusi spasial dan gangguan atmosfer. Nilai NDVI tidak dapat membedakan antara gulma dan tebu pada umur tanaman yang masih muda. Akurasi terbaik yang didapatkan yaitu 98,53% dari data validasi dengan menggunakan nilai NDVI citra Sentinel-2 transformasi. Hasil tersebut sangat dipengaruhi oleh data training yang digunakan. Umur tanaman tebu yang tepat untuk dilakukan pendugaan persentase germinasi yaitu 4 minggu setelah tanam (MST)., Sugarcane plants are the raw material for the production of sugar. Sugar production in Indonesia is currently not enough to fulfill the demands of the community. So, it is necessary to pay attention in order to increase the yield. Many sugarcane cultivation activities must be considered. One of the important activities is replanting. Determination of sugarcane area that needs to be replanted is still done manually so it takes a lot of time and human labor. Therefore, identification of the percentage of sugarcane growth needs to be done by other methods such as remote sensing using satellite imagery with the Google Earth Engine platform to be faster and more precise. Determination of the percentage of sugarcane germination in this study uses drone imagery to determine the spot of the area that is not overgrown with sugarcane plants and Sentinel-2 satellite image datasets with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) as a parameter to determine sugarcane land cover. The results showed that Sentinel-2 image processing has limitations such as cloud cover, which requires cloud masking and gap filling. NDVI values between Sentinel-2 images and drone images have different values due to spatial resolution and atmosfer noise. NDVI values cannot distinguish between weeds and sugarcane at an early crop age. The best accuracy obtained is 98.53% from validation data using the NDVI value of the transformed Sentinel-2 image. These results are strongly influenced by the training data used. The best age for estimating the percentage of germination of sugarcane is 4 weeks after planting.
Keyword: Germinasi, Google Earth Engine, Penginderaan Jauh, Sentinel-2, Tanaman Tebu

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: