Judul: Analisis Foto Udara untuk Pendugaan Potensi Produksi pada Kebun Kelapa Sawit.
Abstrak: Sensus tanaman merupakan salah satu kegiatan yang sangat penting yang ada pada kebun kelapa sawit. Kegiatan sensus biasanya dilakukan dengan cara manual dengan melihat tanaman secara langsung untuk mengetahui kondisi tanaman yang ada di kebun kelapa sawit dan sebagai perkiraan potensi produksi untuk panen yang dilakukan pada sistem rotasi panen. Kegiatan sensus tanaman dilakukan rutin pada kebun kelapa sawit yang memiliki luas kebun tanam yang sangat besar dimana dengan menggunakan metode manual sensus tanaman akan memerlukan waktu dan tenaga kerja yang besar. Pemanfaatan teknologi Unmanned Aerial Vehicle (UAV) pada berbagai bidang semakin berkembang. Teknologi UAV di bidang pertanian telah digunakan untuk memetakan dan memonitor lingkungan pertanian baik untuk kesehatan tanaman maupun perkiraan produksi. Pemanfaatan metode pengolahan gambar atau Image Processing sangat penting dalam proses analisis yang digunakan dalam beberapa bidang. Tujuan dari penelitian ini adalah (1) Pengembangan sistem pengambilan gambar dengan UAV, (2) Evaluasi jumlah pohon dan diameter kanopi untuk pendugaan potensi produksi dari kebun tanam kelapa sawit dengan cepat, dan (3) Peramalan produksi pada kebun kelapa sawit sebagai patokan peramalan jumlah yang akan dihasilkan pada kebun. Penelitian dilaksanakan pada kebun kelapa sawit yang bertempat di Desa Bantarsari, kecamatan Ranca Bungur, Kabupaten Bogor dimana penelitian dilakukan dengan beberapa tahap antara lain pengambilan data di kebun kelapa sawit sebagai data koreksi, UAV digunakan untuk pengambilan gambar udara kebun, pengambilan gambar udara dengan UAV pada kebun kelapa sawit di beberapa umur yang berbeda, pembuatan Graphical User Interface (GUI) sebagai program pengolahan gambar dan analisis kebun kelapa sawit melalui gambar udara, serta validasi program dengan data hasil pengambilan pada kebun kelapa sawit. Pembuatan algoritma prediksi panen dilakukan dengan 4 variabel antara lainumur tanaman (tahun), diameter kanopi pohon kelapa sawit yang diamati (pixel), resolusi gambar (cm/pixel), jumlah tandan (tandan/pohon/tahun) dengan penggunaan persamaan linier berganda. Berdasarkan hasil uji dari program dengan data actual kebun didapatkan akurasi deteksi sebesar 95,861% serta error deteksi diameter kanopi pohon sebesar 2,297 cm. Pendugaan potensi ptoduksi dengan menggunakan program didapatkan RMSE sebesar 1,188 ton/Ha/tahun atau error sebesar 8,989%.
Keyword: GUI, Kelapa sawit, Pengolahan gambar, Sensus tanaman, UAV

Judul: Pengembangan Sistem Informasi Geografis Pengelolaan Kebun Kelapa Sawit
Abstrak: Peningkatan produksi minyak kelapa sawit pada periode tahun 2000 hingga 2019 mendapatkan kritik dari organisasi internasional yang disebabkan pertanian tidak berkelanjutan. Pengimplementasian pertanian presisi menjadi solusi untuk pertanian berkelanjutan pada perkebunan kelapa sawit. Implementasi pertanian presisi pada kelapa sawit yakni pada manajemen tanaman. Manajemen tanaman dapat dilakukan dengan pengawasan tanaman. Jumlah pohon pada kebun perlu dihitung untuk memperkirakan hasil panen, jumlah pupuk, hingga penyulaman. Perhitungan pohon secara manual memiliki biaya yang tinggi, kerja yang intensif, dan tingkat kesalahan yang tinggi. Oleh karena itu penggunaan unmanned aerial vehicle (UAV) atau UAV diperlukan. Citra gambar UAV dapat diolah menjadi peta. Peta ini dapat dijadikan data pendukung dalam pengelolaan kebun. Namun, masih diperlukan sistem informasi geografis (SIG) berbasis website untuk dapat menyajikan data-data tersebut dengan baik. Penelitian ini dilakukan dengan membuat sistem informasi geografis berbasis website. Pengembangan website diawali dengan analisis sistem, akuisisi citra UAV, pengolahan citra UAV, desain sistem, implementasi sistem dan pengujian sistem. Berdasarkan compatibility test, sistem dapat berjalan pada software dan device pada umumnya dan nilai System Usability Scale (SUS) sebesar 57,50 yang artinya sistem cukup diterima oleh pengguna., The increase in palm oil production in the period 2000 to 2019 received criticism from international organizations due to unsustainable agriculture. Implementation of precision farming is a solution for sustainable agriculture in oil palm plantations. The implementation of precision agriculture in oil palm is in crop management. Plant management can be done with plant supervision. The number of trees in the garden needs to be counted to estimate yields, the amount of fertilizer, and the replanting. Manual tree calculation is costly, labor intensive, and high error rate. Therefore the use of an unmanned aerial vehicle (UAV) or UAV is required. UAV images can be processed into maps. This map can be used as supporting data in plantation management. However, a website-based geographic information system (GIS) is still needed to be able to present these data properly. This research was conducted by creating a website-based geographic information system. Website development begins with system analysis, UAV image acquisition, UAV image processing, system design, system implementation and system testing. Based on the compatibility test, the system can run on software and devices in general and the System Usability Scale (SUS) value is 57,50, which means that the system is quite acceptable to users.
Keyword: palm oil, precision agriculture, UAV, web-GIS

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: