Judul: The Relationship between Paln Oil Productivity and Vegetation Index on Landsat 8 Images and Rainfall in Mature Oil Palm Plants at Cikasungka Plantation PTPN VIII
Abstrak: Taksasi produktivitas kelapa sawit merupakan bagian penting pengolahan kebun kelapa sawit yang masih dilakukan secara manual. Adapun, taksasi juga dapat dilakukan dengan menggunakan alternatif lain yaitu penginderaan jarak jauh. Citra satelit Landsat 8 Surface Reflectance dapat digunakan sebagai alternatif dibantu algoritma indeks vegetasi EVI (Enhanced Vegetation Index), NDVI (Normalize Difference Vegetation Index), dan VARI (Visible Atmospherically Resistant Index). Produktivitas kelapa kemudian diduga dengan metode regresi linear dan regresi linear berganda menggunakan parameter EVI/NDVI/VARI, curah hujan, dan bulan hujan. Analisis regresi linear dan regresi linear berganda dilakukan dengan 3 perlakuan, yaitu perlakuan normal, pergeseran 1 tahun, dan pergeseran 2 tahun. Hasil analisis regresi linear berganda menunjukkan nilai koefisien korelasi dari masing-masing indeks EVI, NDVI, dan VARI. Nilai korelasi tertinggi untuk semua indeks adalah sama yaitu 0.999, sedangakan nilai terendahnya secara berurut yaitu 0.028, 0.087, dan 0.134. Nilai korelasi regresi linear lebih rendah dibandingkan dengan korelasi regresi linear berganda. Uji F menunjukkan bahwa semua variabel bebas adalah berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat. Uji akurasi menunjukkanpengolahan normal memiliki akurasi lebih tinggi. Indeks vegetasi adalah variabel bebas yang paling berpengaruh terhadap produktivitas. Hal ini ditunjukkan dari nilai R2 dan nilai koefisien variabel tersebut, semakin besar nilai koefisien semakin besar pengaruhnya., Taxation of oil palm productivity, an important part of oil palm plantation management, is still performed manually. Oil palm production can be estimated using remote sensing technology as an alternative. Landsat 8 Surface Reflectance satellite imagery can be used to estimate oil palm production using vegetation index algorithm EVI (Enhanced Vegetation Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), and VARI (Visible Atmospherically Resistant Index). Oil palm productivity then analyzed using the linear regression and multiple linear regression with the EVI/NDVI/VARI, rainfall, and rainy month. The analysis was performed with 3 treatments, namely normal treatment, 1-year data shift, and 2-year data shift. The results of multiple linear regression analysis show the value of the correlation coefficient of EVI, NDVI, and VARI. All indices had the same highest correlation value of 0.999, while the lowest were 0.028; 0.087; 0.134. The value of the linear regression correlation is lower than the value of the multiple linear regression correlation. The F test reveals that all independent variables are important explanations for the dependent variable. Accuracy test shows that normal treatmaent is the most accurate. The vegetation index is the independent variable that has the most influence on productivity, this is indicated by the R 2 value and the coefficient value of these variables, the greater the coefficient value the greater the effect.
Keyword: produktivitas, indeks vegetasi, kelapa sawit, citra satelit, productivity, vegetation index, palm oil, satellite imagery

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: Grup dan Homomorfisma Grup pada Rubik Revenge
Abstrak: Rubik cube is a kind of puzzle game. A player must arrange rubik sides, which have been disordered, back to the position where every side has the same colour. This paper does not focus on the settlement solution, but instead on proving the existence of a group homomorphism between rubik movement group and S96 symmetric permutation group in rubik revenge. Firstly, it has been proved that rubik movement set is a group. Then, it also has been proved that the M set, which contains numeric labels of 1 until 96 in cubinos sides, is S96 symmetric permutation group.
Keyword: