Judul: Sugarcane (Saccharum officinarum L.)  Germination Rate Analysis Using Remote Sensing for Replanting
Abstrak: Tanaman tebu merupakan bahan baku dalam pembuatan gula. Produksi gula yang berasal dari tebu di Indonesia saat ini belum cukup untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Sehingga perlu adanya perhatian dalam upaya peningkatan rendemen. Kegiatan budidaya tebu banyak yang harus diperhatian. Salah satu kegiatan yang penting yaitu penyulaman. Penentuan lahan tebu yang perlu disulam masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan banyak waktu dan tenaga manusia. Oleh karena itu identifikasi persentase pertumbuhan tebu perlu dilakukan dengan metode lain seperti penginderaan jauh menggunakan citra satelit dengan platform Google Earth Engine agar lebih cepat dan tepat. Penentuan persentase germinasi tebu pada penelitian ini menggunakan citra drone untuk menentukan titik area yang tidak ditumbuhi tanaman tebu dan datasets citra satelit Sentinel-2 dengan nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) sebagai parameter untuk mengetahui tutupan lahan tebu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengolahan citra Sentinel-2 memiliki kendala seperti tutupan awan sehingga perlu dilakukan Cloud Masking dan Gap Filling. Nilai NDVI antara citra Sentinel-2 dan citra drone memiliki nilai berbeda karena resolusi spasial dan gangguan atmosfer. Nilai NDVI tidak dapat membedakan antara gulma dan tebu pada umur tanaman yang masih muda. Akurasi terbaik yang didapatkan yaitu 98,53% dari data validasi dengan menggunakan nilai NDVI citra Sentinel-2 transformasi. Hasil tersebut sangat dipengaruhi oleh data training yang digunakan. Umur tanaman tebu yang tepat untuk dilakukan pendugaan persentase germinasi yaitu 4 minggu setelah tanam (MST)., Sugarcane plants are the raw material for the production of sugar. Sugar production in Indonesia is currently not enough to fulfill the demands of the community. So, it is necessary to pay attention in order to increase the yield. Many sugarcane cultivation activities must be considered. One of the important activities is replanting. Determination of sugarcane area that needs to be replanted is still done manually so it takes a lot of time and human labor. Therefore, identification of the percentage of sugarcane growth needs to be done by other methods such as remote sensing using satellite imagery with the Google Earth Engine platform to be faster and more precise. Determination of the percentage of sugarcane germination in this study uses drone imagery to determine the spot of the area that is not overgrown with sugarcane plants and Sentinel-2 satellite image datasets with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) as a parameter to determine sugarcane land cover. The results showed that Sentinel-2 image processing has limitations such as cloud cover, which requires cloud masking and gap filling. NDVI values between Sentinel-2 images and drone images have different values due to spatial resolution and atmosfer noise. NDVI values cannot distinguish between weeds and sugarcane at an early crop age. The best accuracy obtained is 98.53% from validation data using the NDVI value of the transformed Sentinel-2 image. These results are strongly influenced by the training data used. The best age for estimating the percentage of germination of sugarcane is 4 weeks after planting.
Keyword: Germinasi, Google Earth Engine, Penginderaan Jauh, Sentinel-2, Tanaman Tebu

Judul: Analysis of Sugarcane (Saccharum officinarum L.) Germination Rate with Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Imagery
Abstrak: Tanaman tebu merupakan salah satu tanaman industri dengan nilai ekonomi yang tinggi. Dalam upaya untuk meningkatkan produktivitas tebu, pendeteksian tingkat germinasi tebu menjadi salah satu langkah penting di tahapan awal. Namun, penggunaan tenaga kerja manusia untuk menghitung dan memeriksa jumlah tebu yang perlu disulam menghabiskan banyak waktu dan kurang efisien. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model pendugaan tingkat germinasi tebu dengan citra unmanned aerial vehicle (UAV) yang diolah dengan aplikasi Quantum Geographic Information System (QGIS) baik menggunakan klasifikasi digital ataupun tidak. Dalam penelitian ini, terdapat dua model pendugaan yang dikembangkan, yaitu model pendugaan dengan metode klasifikasi digital K-Means Clustering dan metode nilai ambang median normalized differencce vegetation index (NDVI). Berdasarkan uji akurasi terhadap titik sulam dan dugaan berlebih dari hasil kedua model, model pendugaan dengan klasifikasi digital K-Means Clustering merupakan model yang lebih baik daripada model pendugaan dengan metode nilai ambang median NDVI. Hal ini dibuktikan dengan nilai persentase akurasi terhadap titik sulamnya secara overall lebih tinggi, yaitu 81,44% untuk model pendugaan dengan klasifikasi digital K-Means Clustering dan 70,75% untuk model pendugaan dengan metode nilai ambang median, serta nilai persentase dugaan berlebih secara overall lebih rendah, yaitu 56,99% untuk model pendugaan dengan klasifikasi digital K-Means Clustering dan 70,70% untuk model pendugaan dengan metode nilai ambang median.
Keyword: germination rate, K-Means Clustering, NDVI, QGIS, sugarcane

Judul: Kekonsistenan Hamiltonian pada Gerak Gelombang Interfacial
Abstrak: The interfacial wave is an internal wave that occurs at boundary of two layers fluid. It appears because there is difference of mass density between the two layers. The objective of this thesis is to formulate the motion of internal wave with flat base and flat as well as free upper bound surface. The motion equation obtained is a Hamiltonian system. The Hamiltonian in this system is expressed by variable of wave deviation and horizontal component of potential velocity. Under assumption that interfacial wave moves only in one direction, it can be shown that the Hamiltonian depends on the solution of the wave motion equation. The coefficients of the equation depend on the physical characteristics of the two layers of fluid, i.e. thickness and mass density. The numerical results show that Hamiltonian in the system is constant. It is consistent with Hamiltonian characteristic, which does not depend on time.
Keyword: