Judul: Monitoring Kesehatan Tanaman Tebu Dengan Menggunakan Citra Satelit.
Abstrak: Agroindustri tebu merupakan industri yang mempunyai peran yang penting karena terkait dengan penyediaan komoditas strategis gula. Pada tahun 2017 produksi gula lokal hanya mencapai 343.747 ton dan menurun menjadi 335.839 ton pada tahun 2018. Menurunnya produksi gula ini disebabkan faktor cuaca serta tidak ada sistem untuk monitoring kesehatan tebu. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik remote sensing menggunakan satelit Landsat-8 untuk mengestimasi nilai NDVI tanaman tebu berdasarkan citra satelit dan mengestimasi nilai index NDVI untuk satu, dua dan tiga pertama berdasarkan nilai NDVI beberapa bulan sebelumnya menggunakan algoritme Prophet. Ada 5 proses yang perlu dilakukan untuk membuat sistem ini. Pertama pengumpulan data, praproses, ekstraksi fitur di mana ekstraksi ini menghasilkan nilai indeks NDVI. Pembuatan model menggunakan Prophet dan evaluasi menggunakan MAE serta implementasi. Model terbaik dihasilkan dengan data train Juli 2017 - Juni 2019 dan prediksi bulan pertama dengan nilai MAE sebesar 0.104.
Keyword: Landsat-8, monitoring kesehatan tebu, NDVI, remote sensing

Judul: Monitoring Kekeringan pada Tanaman Tebu Berdasarkan Water Stress Model Menggunakan Remote Sensing
Abstrak: Setiap tahun, produksi gula di Indonesia terus mengalami penurunan. Kekeringan merupakan salah satu faktor utama penyebab menurunnya jumlah produksi tanaman tebu. Penelitian ini bertujuan menerapkan teknologi remote sensing untuk mengestimasi level water stress di perkebunan tebu PTPN X pada periode Oktober 2017 sampai September 2019. Tingkat water stress pada lahan diukur menggunakan parameter crop water stress index (CWSI). Land surface temperature (LST) dihitung menggunakan split-window algorithm (SWA) untuk memperoleh CWSI. Model prediksi water stress untuk satu, dua, dan tiga bulan ke depan dibuat menggunakan algoritme random forest regression. Hasil penelitian menunjukkan model prediksi terbaik untuk satu bulan diperoleh pada lag observasi enam bulan dengan feature selection (RMSE = 0.123). Sedangkan model terbaik untuk melakukan prediksi dua dan tiga bulan diperoleh pada lag observasi tiga bulan dengan feature selection (RMSE = 0.196 dan 0.167). Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa nilai normalized difference vegetation index (NDVI) meningkatkan performa model dalam memprediksi CWSI.
Keyword: CWSI, kekeringan, random forest regression, remote sensing, tebu, water stress

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: