Judul: Rice Brown Planthopper Attack Detection Model based on Temperature, Relative Humidity and Satellite Imagery
Abstrak: Wereng batang cokelat (WBC) adalah salah satu organisme pengganggu tanaman yang penting pada padi. Serangan organisme pengganggu ini mengakibatkan kerugian ekonomi yang besar dari tahun ke tahun. Deteksi secara cepat dalam skala luas dibutuhkan untuk pengambilan keputusan pengendalian. Metode deteksi tersebut dapat dilakukan melalui analisa kesesuaian iklim/cuaca dan atau pemanfaatan citra pengindraan jauh. Penelusuran literatur menunjukkan minimnya penggunaan kombinasi data reanalisis dan citra satelit multispektral dalam penyusunan model deteksi wereng batang cokelat. Pemanfaatan citra radar yang memiliki kelebihan dapat menembus tutupan awan juga belum banyak dieksplorasi dalam keperluan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menguji metode deteksi serangan WBC dengan memanfaatkan data suhu dan kelembaban reanalisis ERA5L serta data hasil pengolahan citra satelit multispektral Sentinel 2 dan satelit radar Sentinel 1. Penelitian ini dilaksanakan dengan wilayah kajian lahan pertanian padi di Kabupaten Karawang pada September 2022 sampai Mei 2023. Data yang digunakan sebagai prediktor meliputi suhu udara dan kelembaban serta citra satelit diakuisisi melalui Google Earth Engine. Data observasi berupa data serangan hama dengan periode paruh bulanan diperoleh dari Balai Besar Peramalan Organisme Pengganggu Tanaman (BBPOPT). Data titik koordinat serangan didapatkan dari wawancara petani di lahan dengan didampingi petugas pengendali organisme pengganggu tanaman setempat.Terdapat tiga model deteksi yang diuji dalam penelitian ini. Model pertama memprediksi luas serangan dengan menggunakan algoritma regresi Random Forest (RF) dan regresi linier berganda klasik. Data prediktor untuk model tersebut dipersiapkan dengan cara merata-rata dengan resolusi spasial tingkat kecamatan serta resolusi temporal sesuai periode laporan pengamatan BBPOPT. Model kedua memprediksi kejadian serangan di tingkat kecamatan dengan menggunakan algoritma klasifikasi RF. Target prediksi pada model tersebut membagi kecamatan menjadi dua kelas yaitu ada dan tidak ada serangan. Kedua model tersebut disusun dengan tiga skenario prediktor yaitu data suhu dan kelembaban dari ERA5L, indeks-indeks spektral dari Sentinel 2 serta kombinasi keduanya. Model ketiga memprediksi titik terserang dengan algoritma klasifikasi RF menggunakan prediktor indeks polarisasi Sentinel 1. Seluruh evaluasi model dilakukan dengan membagi data menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 70:30. Model regresi dievaluasi dengan nilai koefisien determinasi dan Root Mean Square Error sementara model klasifikasi dievaluasi dengan pendekatan matriks konfusi. Model pertama menunjukkan nilai koefisien determinasi tertinggi 0,11 yaitu pada skenario kombinasi prediktor. Seluruh hasil prediksi model pertama memiliki korelasi yang tidak signifikan dengan luas serangan observasi. Model regresi RF relatif memiliki nilai koefisien determinasi lebih tinggi dibanding model regresi linier berganda klasik. Model regresi RF dengan pengelompokan data menurut zona musim menunjukkan peningkatan nilai koefisien determinasi pada salah satu zona musim hingga mencapai 0,37 di musim kemarau. Model kedua tidak mampu memprediksi kejadian kecamatan dengan kelas serangan sedang dan berat. Prediktor dengan parameter data ERA5L memberikan nilai recall terbaik dibanding prediktor indeks spektral ataupun kombinasi. Model ketiga tidak mampu memprediksi kelas berat sama sekali dan hanya mampu memprediksi sepertiga kejadian kelas serangan sedang. Model ketiga dengan hanya membagi kelas menjadi terserang dan tidak terserang memberikan nilai recall data uji mencapai 92%. Namun demikian, visualisasi klasifikasi RF dengan indeks polarisasi radar Sentinel 1 belum dapat menunjukkan wilayah hotspot serangan., Brown Planthopper (BPH) is a vital pest infesting rice fields. Economic losses due to infestations by this pest can be
Keyword: Brown Planthopper, Relative Humidity, Sentinel 1, Sentinel 2, Temperature

Judul: Brown planthopper (Nilapavarta lugens) Pest Analysis in Rice Crop Using Satellite Terra MODIS Data at District Indramayu
Abstrak: Brown planthopper (Nilapavarta lugens) is one pest that attack rice crop. Brown planthopper attack can cause 80% crop failure of the total area. Brown planthopper pest must be controlled and monitored periodically in order to reduce losses suffered by farmers. Analysis of brown planthopper pest in a wide area requires method by utilizing remote sensing technology. This research utilizing remote sensing technology by using terra MODIS data. Indramayu district is one of the rice crop production centers that often attacked by brown planthopper pest. This research aims to determine the ability of brown planhopper pest detection using satellite Terra MODIS data at Indramayu district. In this research, brown planhoppers pest attack analysis was used Enhanced Vegetation Index (EVI) and Land Surface Temperature (LST) MODIS data. When attacked by brown planthoppers range value of EVI is 0,097 – 0,488 and range value of LST is 20,30C – 37,50C. Correlation between EVI and LST when attacked by brown planthopper pests forming TVBI (Temperature Vegetation Brown planthopper Index) model. In this model brown planhopper pest collected on 3 area, that is Area I when EVI 0,268 – 0,424 and LST 24,510C – 30,640C, Area II when EVI 0,164 – 0,26 and LST 26 0C – 30,660C, and the last Area III when EVI 0,158 – 0,288 and LST 30,270C – 37,50C. TVBI value calculated by approach TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index) method. TVBI is an index that describes the humidity condition of rice crop potentially attacked by brown planthopper. TVBI formula for indramayu are: TVBI = (LST-(27,12-19,38*EVI)) / ((38,25-26,49*EVI)-(27,12-19,38*EVI)) for EVI<0,368 and TVBI = (LST-20)/((38,25-26,49*EVI)-20) for EVI>0,368. Range value of TVBI when attacked by brown planhopper pest is 0,36-1,01. This range value can detect 51,96% of all pest attack data and 71,43% of data when attacked by pest. Depends on TVBI model 69% brown planthopper pest attack when rice crop are dry, mostly brown planhopper pest attacking when generatif phase of rice crop at Indramayu district.
Keyword: 

Judul: Membran Komposit Kitosan-Zeolit untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Direct methanol fuel cell (DMFC) is a fuel cell that utilize methanol as the fuel source. The electrolyte membrane used in the DMFC system in this research was chitosan-zeolite composite membrane. The composite membrane was synthesized with chitosan-zeolite composition variation of 1:1, 1:2, 1:3, and 2:1. The membranes were analyzed by Fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR) and scanning electron microscope, and for the specific gravity. Membrane performances were tested with methanol uptake, methanol permeability, conductivity, and potential difference in the DMFC system. The FTIR spectrum showed no formation of new functional groups inducating that the composite membrane was a result of physical mixing. Morphological analysis showed that the membrane was nonporous. Chitosan-zeolite 1:3 composite membrane had the highest specific gravity and methanol uptake, 1.4226 g/mL and 41.44%, respectively. The highest proton conductivity was showed by the 1:2 chitosanzeolite composite membrane, namely 7.2946× 10-7 S/cm. Based on this research results, chitosan-zeolite composite membrane can be applied in DMFC system.
Keyword: