Judul: Development of a Water - Environment - Plant Identification Model for Rice Farming with Fine Bubble Application
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model identifikasi hubungan antara tinggi muka air, oksigen terlarut, evapotranspirasi tanaman dengan produktivitas padi menggunakan model Jaringan Saraf Tiruan (JST). JST digunakan untuk membantu memodelkan kompleksitas pengaruh faktor-faktor lingkungan tersebut sebagai input terhadap produktivitas padi sebagai output. Penelitian ini dilakukan di Kinjiro Farm, Bogor pada area lahan terbuka dengan menggunakan 4 perlakuan yaitu TA 1 dipasang fine buble generator dengan set point 0 – 7 cm, TA 2 menggunakan sistem irigasi permukaan dengan set point 4 – 7 cm, TA 3 menggunakan sistem irigasi bawah permukaan dengan set point -5 – 0 cm, dan TA 4 menggunakan sistem permukaan dengan set point 4 cm. Pemodelan JST menunjukkan terdapat hubungan yang kuat antara parameter input yaitu tinggi air, tinggi tanaman hari sebelumnya, oksigen terlarut, dan evapotranspirasi aktual dengan parameter output yaitu tinggi tanaman yang ditunjukkan melalui koefisien determinasi R2 bernilai 0,977. Hasil ini menunjukkan pemodelan JST dapat dijadikan acuan untuk melakukan pendugaan pertumbuhan tanaman berdasarkan faktor lingkungan dan air., This research aims to develop a model for identifying the relationship between water level, dissolved oxygen, plant evapotranspiration and rice productivity using the Artificial Neural Network (ANN) model. ANN is used to help model the complexity of the influence of these environmental factors as input on rice productivity as output. This research was conducted at Kinjiro Farm, Bogor in an open land area using 4 treatments, namely TA 1 installed fine buble generator with set point 0 – 7 cm, TA 2 uses a surface irrigation system with set point 4 – 7 cm, TA 3 uses a subsurface irrigation system with set point -5 – 0 cm, and TA 4 uses a surface system with set point 4 cm. ANN modeling shows that there is a strong relationship between the parameters input namely water height, plant height the previous day, dissolved oxygen, and actual evapotranspiration with parameters output namely plant height which is shown through the coefficient of determination R2 worth 0.977. These results show that ANN modeling can be used as a reference for estimating plant growth based on environmental and water factors.
Keyword: Jaringan Saraf Tiruan, Artificial Neural Network, fine bubble technology, Produktivitas Padi, Sistem Irigasi, Irrigation System, Rice Productitivity

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: Konstruksi Hukum Grup Kurva Eliptik Atas F3m
Abstrak: Elliptic curves upon F3m can be divided in two cases, i.e. supersingular and nonsupersingular case. Based on group laws on elliptic curves, a new arithmetic upon F3m can be formulated as an addition process of two random points on the curve. This addition process can then be applied to the ElGamal algorithm.
Keyword: