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: Algorithm of pattern recognition for real time rice crops monitoring using sentinel images
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu produsen beras terbesar di dunia. Oleh seba itu tanaman padi merupakan komoditas krusial bagi masyarakat Indonesia. Sebagian besar masyarakat Indonesia mengkonsumsi beras sebagai bahan makanan pokok. Seiring dengan laju pertumbuhan penduduk yang terus meningkat, maka permintaan terhadap beras juga meningkat. Monitoring tanaman padi sangat dibutuhkan dalam menjamin ketersediaan pangan nasional. Teknologi remote sensing merupakan salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam memantau fase pertumbuhan tanaman padi. Salah satu satelit yang dapat dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi tentang pase pertumbuhan tersebut adalah Sentinel 2A. Beberapa keunggulan Satelit Sentinel 2A adalah mempunyai resolusi sepasial yang cukup tinggi yaitu 10 x 10 m serta memiliki resolusi temporal yang cukup rapat. Selain itu citra Sentinel 2A dapat diperoleh secara gratis. Parameter kehijauan tanaman padi atau indeks vegetasi yang diperoleh melalui analisis citra satelit dapat digunakan untuk memperkirakan pase pertumbuhan atau umur tanaman padi. Index vegetasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Tanaman padi memiliki karakteristik tersendiri yang membedakan mereka dari tanaman lain. Pada awal pertumbuhan, sawah akan tergenang sehingga indeks vegetasi yang dihasilkan cenderung rendah dan bahkan minus, hal ini disebabkan oleh sawah yang mengandung air dominan. Seiring dengan pertumbuhan padi, sawah akan didominasi oleh daun padi, sehingga indeks vegetasi akan mulai meningkat karena kandungan klorofil yang tinggi. Setelah tanaman padi mulai terisi hingga matang, tingkat kehijauan akan berkurang karena sawah akan didominasi oleh padi yang menguning. Fase pertumbuhan akan berakhir dengan panen dan lahan akan dibiarkan kosong untuk jangka waktu tertentu. Fenomena ini akan menghasilkan pola yang tetap untuk setiap musim. Penelitian ini bertujuan untuk membangun algoritma untuk pengenalan pola index vegetasi yang dihasilkan dari citra satelit Sentinel 2A, sehingga diharapkan dari algoritma tersebut mampu memprediksi pase pertumbuhan tanaman padi. Algoritma yang diperolah digunakan untuk memprediksi citra real time pada bulan Januari 2019. Penelitian ini dilakukan pada bulan Mei hingga September 2017. Data primer diambil pada bulan Juni 2017 dalam bentuk gambar drone dan titik sampel dari 31 titik serta wawancara dengan petani di Desa Sukamekar, Kabupaten Karawang, Jawa Barat. Data series citra Sentinel 2A dari Mei hingga September 2017 dijadikan data untuk membangun model. Pra-pemrosesan dan pemrosesan gambar dilakukan untuk mendapatkan indeks vegetasi, kemudian dilakukan analisis regresi dilakukan di laboratorium GIS MIT Biotrop. Metode yang digunakan dalam menentukan algoritma dimulai dari penentuan index vegetasi pada tiap petak sawah. Dalam penentuan index vegetasi tiap petak sawah menggunakan dua metode, (1) metode pertama dengan menghitung nilai rata-rata index vegetasi pada tiap pixel yang ada di petak sawah, (2) metode kedua dengan menghilangkan pixel yang bersentuhan dengan batas tiap petak sawah, lalu hitung rata-rata nilai index vegetasi pada setiap pixel di petak sawah tersebut. Kedua metode tersebut diterapkan pada pada enam series data citra Sentinel 2A. Enam seri data citra Sentinel 2A dari bulan Mei hingga September 2019. Seteleh dilakukan pra-pemprosesan dan pemprosesan gambar, diambil 186 data sampel yang terbagi menjadi 31 titik sample untuk setiap seri. Data sampel digunakan untuk membangun model. Index vegetasi dari enam seri data sampel dianalisis dengan menggunakan regresi polynomial ordo 2 dan ordo
Keyword: Algoritma pengenalan pola, monitoring padi, Satelit Sentinel 2A, dan index vegetasi

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: