Judul: Perancangan Sistem Estimasi Produktivitas berbasis Citra Satelit dengan Yolov8 untuk Transformasi Digital Ketertelusuran Rantai Pasok Sawit Rakyat
Abstrak: This project aims to develop a satellite imagery-based productivity estimation system for palm oil plantations that meets user requirements and supports an independent palm oil supply chain traceability system. Data were sourced from Worldview 3 satellite imagery and processed using GIS software to create fused images with a 0.5-meter resolution. Data preparation included image cropping, labeling, and augmentation using Roboflow. The YOLOv8 model was trained to detect and classify palm trees. After training, the model was deployed in a web application for productivity estimation, allowing users to upload images and input productivity data. The results indicated that the model could detect and classify palm trees with adequate accuracy, calculate productivity estimates based on land area, and detect tree counts. However, issues such as automatic land area data integration and the influence of environmental conditions on productivity estimation need to be resolved. These new findings highlight the significant potential for improving the efficiency and accuracy of palm oil productivity estimations and enhancing supply chain traceability., Proyek ini bertujuan untuk mengembangkan sistem estimasi produksi berbasis citra satelit untuk perkebunan kelapa sawit, yang memenuhi kebutuhan pengguna dan mendukung sistem keterlacakan rantai pasok kelapa sawit independen. Data diambil dari citra satelit Worldview 3 dan diproses menggunakan perangkat lunak GIS untuk menghasilkan gambar gabungan dengan resolusi 0,5 meter. Proses persiapan data mencakup pemotongan gambar, pelabelan, dan augmentasi menggunakan Roboflow. Model YOLOv8 dilatih untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan pohon kelapa sawit. Setelah pelatihan, model diterapkan dalam aplikasi web untuk estimasi produksi yang memungkinkan pengguna mengunggah gambar dan memasukkan data produksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan pohon kelapa sawit dengan akurasi memadai serta menghitung estimasi produksi berdasarkan area lahan dan jumlah pohon yang terdeteksi. Namun, beberapa masalah masih perlu diselesaikan, seperti integrasi otomatis data luas lahan dan pengaruh kondisi lingkungan dalam perhitungan estimasi produksi. Temuan baru dari penelitian ini menunjukkan potensi signifikan dalam peningkatan efisiensi dan akurasi estimasi produksi kelapa sawit, serta peningkatan keterlacakan rantai pasok.
Keyword: Digital Transformation, Smallholder Palm Oil Supply Chain, YOLOv8, Plantation productivity estimation system

Judul: Estimation of Palm Oil Productivity with Open Area Index and Vegetation Index of Landsat 8 Imagery, Rainfall and Fertilization Dosage
Abstrak: Taksasi atau perkiraan produksi tandan buah segar (TBS) dalam manajemen kelapa sawit merupakan kegiatan yang penting. Tujuan penelitian ini adalah menghitung nilai indeks keterbukaan lahan (OAI) dan indeks vegetasi (NDVI) citra Landsat 8, menentukan persamaan regresi linear berganda untuk estimasi produktivitas kelapa sawit, menentukan model terbaik persamaan estimasi produktivitas kelapa sawit pada setiap kategori dari signifikansi F (Sig. F), koefisien determinasi (R2) dan akurasi (%) serta membandingkan akurasi model dengan taksasi PTSM dan menentukan model terbaik estimasi produktivitas kelapa sawit berdasarkan uji pembobotan. Prosedur penelitian dilakukan dalam 6 tahap, yaitu tahap persiapan data, prapengolahan citra, pengolahan citra, pengolahan data, peninjauan hasil model dan penentuan model terbaik. Peninjauan hasil model berdasarkan kategori Sig. F, R2 dan akurasi dengan dipilih model terbaik dari setiap kategorinya dan hasil perbandingan akurasi secara keseluruhan pada semua model yang dibangun lebih unggul dibanding taksasi PTSM. Penentuan model yang paling baik dalam estimasi produktivitas kelapa sawit berdasarkan nilai total pembobotan dengan nilai 3,01 yang termasuk dalam kelas 3 sebagai kategori model yang baik yaitu pada rentang data 2015–2019, akumulasi 12 bulan, pergeseran 24 bulan (M-24) dengan parameter L/P/O_med yang termasuk model pada kelas umur 1–3 (tanaman muda hingga tanaman dewasa). Model estimasi dengan parameter input satelit dengan nilai 2,94 yang termasuk dalam kelas 3 yaitu pada rentang data 2016–2019, akumulasi 12 bulan, pergeseran 12 bulan (M-12), dengan parameter C/N_med yang termasuk model pada kelas umur 1–4 (tanaman muda hingga tanaman tua). Pendekatan estimasi dengan input satelit merupakan suatu kemudahan dalam proses pengumpulan data yang secara langsung diperoleh dari platform GEE. Secara keseluruhan untuk pendekatan model dengan input satelit sudah baik dalam estimasi produktivitas kelapa sawit, adapun kombinasi input satelit dan lapang menghasilkan model yang paling baik., The estimation of fresh fruit bunch (FFB) production in oil palm management is an important activity. The purpose of this study was to calculate the open are index (OAI) and vegetation index (NDVI) of Landsat 8 imagery, determine multiple linear regression equations for oil palm productivity estimation, determine the best model for oil palm productivity estimation equations in each category of significance F (Sig. F), the coefficient of determination (R2) and accuracy as well as comparing the accuracy of the model with the PTSM estimation and determining the best model for the estimation of oil palm productivity based on the weighting test. The research procedure was carried out in 6 stages, namely the data preparation stage, image pre-processing, image processing, data processing, reviewing the model results and determining the best model. Review of model results based on Sig. F, R2 and accuracy by selecting the best model from each category and the results of the overall accuracy comparison on all models built are superior to the PTSM estimation. Determination of the best model in the estimation of oil palm productivity based on the total weighted value with a value of 3,01, which is included in class 3 as a good model category, namely in the 2015–2019 data range, accumulation of 12 months, the shift of 24 months (M-24) with L/P/O_med parameters which includes the model in the age class 1-3 (young plants to
Keyword: open are index, vegetaion index, palm oil, Landsat 8, productivity

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: