Judul: Analysis of Oil Palm Productivity with Vegetation Index Sentinel-2 Satelitte, Rainfall, and Fertilization Management
Abstrak: Taksasi produksi kelapa sawit dilakukan untuk meramalkan hasil produksi tanaman kelapa sawit kedepannya yang saat ini masih dilakukan secara langsung di lapangan. Taksasi dapat dilakukan dengan memanfaatkan metode remote sensing yang sangat mudah dan hemat biaya. Penelitian ini bertujuan menentukan model persamaan terbaik pendugaan produktivitas kelapa sawit PT. Socfin Indonesia dengan memanfaatkan Google Earth Engine menggunakan 3 parameter (indeks vegetasi, curah hujan, dosis pupuk), 2 parameter (indeks vegetasi, curah hujan) dan 1 parameter (indeks vegetasi). Parameter penduga juga dilakukan pergeseran beberapa bulan ke belakang (M-2, M-3, M-4, M-6, M-8, dan M-12) untuk menduga produktivitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan data lampau dengan berbagai perlakuan dapat menduga produktivitas kedepannya. Data yang terbaik untuk melakukan pendugaan adalah pergeseran 8 bulan (M-8) dan 12 bulan (M-12) ke belakang. Model pendugaan produktivitas terbaik yang didapatkan adalah pengelompokan 4 bulanan SR dengan menggunakan 3 parameter yaitu dosis pupuk, curah hujan satelit dan NDVI maksimum pada pergeseran M-2. Penggunaan parameter curah hujan satelit dapat digunakan untuk menduga produktivitas kelapa sawit., Oil palm production estimation is carried out to predict future oil palm production which are currently still being carried out directly in the field. Production estimation can also be done by using remote sensing method which is very easy and cost-effective. This study aims to determine the best equation model for estimating oil palm productivity of PT. Socfin Indonesia with Google Earth Engine using 3 parameters (vegetation index, rainfall, fertilizer dose), 2 parameters (vegetation index, rainfall), and 1 parameter (vegetation index). These parameters were also shifted several months back (M-2, M-3, M-4, M-6, M-8, and M-12) to estimate productivity. The results showed that the use of past data with various treatments can predict productivity in the future. The best data for making predictions is a shift of 8 months (M-8) and 12 months (M-12) backward. The best productivity estimation model obtained is the 4-month SR grouping using 3 parameters (fertilizer dose, satellite rainfall, and maximum NDVI) at the M-2 shift. The use of satellite rainfall parameters can be used to predict oil palm productivity.
Keyword: Google Earth Engine, oil palm, productivity, remote sensing, vegetation index

Judul: Oil Palm Productivity Estimation Based on Sentinel 2 Image Vegetation Index and Open Area Index, Rainfall, and Fertilization
Abstrak: Taksasi adalah proses perkiraan hasil tandan buah segar yang dipanen pada periode tertentu. Taksasi secara umum dilakukan secara langsung turun ke lapangan saat proses pengambilan data, namun taksasi dapat dilakukan dengan teknik remote sensing sehingga proses pengumpulan data lebih praktis dan menghemat biaya. Tujuan dari penelitian ini adalah menghitung nilai indeks vegetasi (NDVI) dan indeks keterbukaan lahan (OAI) citra Sentinel-2, menentukan persamaan regresi linear berganda untuk estimasi produktivitas kelapa sawit di PT. Socfin Indonesia, menguji persamaan dengan uji statistik yaitu uji signifikasi F (Sig. F), uji koefisien determinasi (R2 ), dan uji akurasi, dan menentukan model terbaik dalam menduga produktivitas kelapa sawit. Pendugaan produktivitas kelapa sawit dilakukan dengan menggunakan 3 parameter (indeks vegetasi/indeks keterbukaan lahan, curah hujan, dan dosis pupuk), 2 parameter (indeks vegetasi/indeks keterbukaan lahan dan curah hujan) dan 1 parameter (indeks vegetasi/indeks keterbukaan lahan) dengan masingmasing parameter dilakukan pergeseran beberapa bulan ke belakang (M-2, M-4, dan M-8 untuk 4 bulanan serta M-3, M-6, dan M-12 untuk 6 bulanan). Hasil dari persamaan yang didapat diuji lalu diberi skor masing-masing kelompoknya lalu di beri bobot yang sesuai. Hasil penelitian menunjukkan kelompok 4 bulanan SR pergeseran M-8 dengan 2 parameter (NDVI maksimum dan curah hujan lapang) memiliki hasil terbaik dalam menduga produktivitas kelapa sawit., Oil palm productivity forecasting is the process of estimating the yield of fresh fruit bunches harvested in a certain period. Oil palm productivity forecasting is generally carried out directly to the field during the data collection process but can be done using remote sensing techniques so that the data collection process is more practical and saves costs. The purpose of this study is to calculate the value of the vegetation index (NDVI) and open area index (OAI) of the Sentinel-2 image, determine the multiple linear regression equation for the estimation of oil palm productivity at PT. Socfin Indonesia, tested the equation with statistical tests, namely the F significance test (Sig. F), coefisien of determination test (R2 ), and accuracy test, and determine the best model in estimating oil palm productivity. Estimation of oil palm productivity was carried out using 3 parameters (vegetation index/open area index, rainfall, and fertilizer dose), 2 parameters (vegetation index/open area index and rainfall), and 1 parameter (vegetation index/open area index) with each parameter was shifted several months back (M-2, M-4, and M-8 for 4 months and M-3, M-6, and M-12 for 6 months). The results of the equations obtained are tested and then given a score for each group and then given the appropriate weight. The results showed that the 4-months SR shift M-8 with 2 parameters (maximum NDVI and field rainfall) had the best results in predicting oil palm productivity.
Keyword: Google Earth Engine, open area index, palm oil, remote sensing, sentinel-2, vegetation index

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: