Judul: Analisis Temporal Tingkat Kekeringan Lahan Kedelai Menggunakan Vegetation Health Index (Studi Kasus: Kabupaten Banyuwangi)
Abstrak: Kekeringan adalah kejadian dimana kurangnya ketersediaan air pada suatu daerah yang tidak cukup memenuhi kebutuhan air. Kekeringan dapat menggangu sistem pertanian di Indonesia. Kekeringan pertanian dianalisis berdasarkan 3 parameter, yaitu curah hujan, kondisi vegetasi, dan kelembaban tanah Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui indeks kekeringan lahan perkebunan kedelai serta menganalisis hubungan antara kekeringan lahan dengan produktivitas kedelai di Kabupaten Banyuwangi. Data yang digunakan adalah data LST dan EVI yang kemudian akan diolah menjadi data VCI serta TCI. Selanjutnya data VCI dan TCI diolah untuk mendapatkan nilai VHI. Nilai VHI dihitung sehingga didapatkan luas kekeringan lahan yang kemudian dianalisis keterkaitannya dengan tingkat produksi kedelai di Kabupaten Banyuwangi. Hasil menunjukkan kekeringan pertanian di Kabupaten Banyuwangi dimulai dari bulan Agustus dan mengalami puncak pada bulan Oktober kemudian menurun pada bulan Desember. Tahun 2015 merupakan tahun El Niño yang menunjukkan luas, tingkat serta durasi kekeringan yang lebih besar dibanding tahun sebelumnya. Hal ini menyebabkan produksi kedelai di Kabupaten Banyuwangi pada tahun 2015 cenderung lebih sedikit dibanding dengan tahun lainnya.
Keyword: Kekeringan pertanian, VHI, TCI, VCI, LST, EVI, Produktivitas kedelai

Judul: Analisis Kekeringan Pertanian Di Jawa Timur Menggunakan Vegetation Health Index
Abstrak: Kekeringan merupakan bencana alam yang diindikasikan dengan berkurangnya curah hujan dan simpanan air di suatu wilayah dan berdampak ke berbagai sektor terutama pertanian. Kajian kekeringan pertanian dilakukan untuk memantau keberlanjutan pertanian, khususnya di wilayah Jawa Timur yang merupakan wilayah sentra pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik kekeringan, menganalisis dampak ENSO terhadap kekeringan pertanian, serta dampak kekeringan pertanian terhadap lahan sawah dan produksi padi di Jawa Timur dengan menggunakan indeks VHI. VHI merupakan kombinasi dari indeks TCI dan VCI yang keduanya didapatkan dari data LST dan indeks vegetasi EVI bulanan citra MODIS. Hasil menunjukkan kekeringan pertanian di Jawa Timur umumnya dimulai pada bulan Juni, maksimum pada bulan Oktober dan menurun pada bulan November. Waktu dimulai dan berakhirnya kekeringan pertanian cenderung mengikuti pola curah hujan monsunal. Sementara itu, tahun El Niño 2015 menunjukkan durasi, luas area, dan tingkat kekeringan yang lebih tinggi (±5 bulan, ±197343 km2, tingkat kekeringan ringan hingga ekstrem (VHI 0-40)) dibandingkan tahun normal 2013 (±4 bulan, ±115443 km2, tingkat kekeringan ringan hingga ekstrem (VHI 0-40)) dan tahun La Niña 2010 ((tidak signifikan terjadi sepanjang tahun, ±28685 km2, tingkat kekeringan ringan hingga kuat (VHI 10-40)). Hasil analisis kekeringan di lahan sawah menunjukkan pengaruh kekeringan yang tinggi di Musim Tanam (MT) 3 (September-Desember) dan paling rendah di MT 1 (Januari-April). Luas kekeringan berkorelasi negatif dengan produksi padi di Jawa Timur (r = -0.79) signifikan pada tingkat kepercayaan 99%, yang menjelaskan tingginya produksi padi di MT 1 dan rendahnya produksi padi di MT 3.
Keyword: TCI, VCI, LST, EVI, MODIS, La Niña, El Niño, Monsun, Produksi padi, Musim tanam

Judul: Approximation of the Median of Poisson Distribution Using the Relation of Poisson-Gamma Distribution
Abstrak: A major drawback of median is that median cannot usually be defined in closed form, even in the cases where their distribution functions are known. This study gives an approximation of the closed form for the median of the Poisson distribution by using the relation of Poisson-Gamma distribution. The approximation uses elementary techniques based on the monotonicity of certain sequences involving tail probabilities of the Poisson distribution and the Central Limit Theorem. Furthermore, a closed form expression for the mean absolute deviation 􀜧|􀜰􀰒 􀵆 􀜯􀝁􀝀􁈺􀜰􀰒􁈻| is also studied. The median is relevant because of the fact that it minimizes the mean absolute deviation of a Poisson random variable (􀜰􀰒􁈻 by considering median as central tendency.
Keyword: