Judul: Aboveground Biomass Classification in Oil Palm Plantation using Random Forest Method
Abstrak: Kelapa sawit merupakan salah satu tumbuhan penyerap karbon terbesar di Indonesia. Karbon disimpan dalam bentuk biomassa dari kelapa sawit dapat dihitung menggunakan metode non-destruktif dengan persamaan alometrik. Pemantauan biomassa terutama pada area perkebunan sawit yang luas dapat digunakan metode penginderaan jauh yang dikombinasikan dengan machine learning seperti klasifikasi random forest (RF). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menduga nilai biomassa atas permukaan di perkebunan kelapa sawit menurut kelas umur menggunakan metode non destruktif, menganalisis hubungan antara reflektansi kelapa sawit yang berasal dari citra Sentinel-2 dan biomassa atas permukaan kelapa sawit, dan memetakan sebaran biomassa atas permukaan kelapa sawit menggunakan metode RF. Hasil penelitian menunjukkan adanya korelasi positif antara biomassa atas permukaan dengan umur kelapa sawit. Nilai reflektan citra Sentinel-2 pada semua band yaitu blue, green, red, dan NIR memiliki korelasi positif dengan biomassa sawit. Klasifikasi biomassa menggunakan RF menghasilkan nilai akurasi keseluruhan sebesar 76,4% pada kombinasi training dan testing data 60% : 40%., Oil palm is one of the largest carbon absorbing plants in Indonesia. Carbon stored in the form of biomass from oil palm can be quantified using non-destructive methods with allometric equations. To monitor biomass, especially in large areas of oil palm plantations, remote sensing methods can be used combined with machine learning such as random forest (RF) classification. The purpose of this study was to estimate the value of aboveground biomass in oil palm plantations according to age class using non-destructive methods, to analyze the relationship between the reflectance of oil palm derived from Sentinel-2 imagery and the aboveground biomass of oil palm, and to map the distribution of aboveground biomass of oil palm using the RF method. The results showed a positive correlation between the aboveground biomass and the age of the oil palm. The reflectance value of Sentinel-2 imagery in all bands namely Blue, Green, Red, and NIR has a positive correlation with oil palm biomass. Classification of biomass using RF produces an overall accuracy value of 76.4% on a combination of training and testing data 60%: 40%.
Keyword: DOS1, kelapa sawit, machine learning, DOS1, oil palm, machine learning

Judul: Identifying the Severity of Basal Stem  Rot Disease in Oil Palm (Elaeis guineensis Jacq.) Plantation Using Sentinel-2
Abstrak: Kelapa sawit merupakan sektor perkebunan yang paling diunggulkan di Indonesia. Pemantauan perkebunan skala besar membutuhkan kekhususan dalam pengumpulan data dan analisisnya. Pengamatan cakupan perkebunan telah lama dilakukan dengan menggunakan data penginderaan jauh. Dengan berbagai masalah yang kompleks di perkebunan kelapa sawit, fokus riset umumnya berada dalam ranah perkiraan nutrisi daun dan untuk mengidentifikasi dampak penyakit tanaman. Fokus riset terakhir ini perlu menjadi perhatian, terutama pada penyakit busuk pangkal batang (BPB) yang disebabkan oleh cendawan Ganoderma boninense. Data multispektral Sentinel-2 yang tersedia secara bebas dimanfaatkan dalam penelitian ini. Identifikasi gejala awal dampak BPB dianalisis dengan menggunakan pendekatan pemelajaran mesin yang populer, yaitu random forest (RF). Data lapangan sebagai referensi dikumpulkan di Kebun Kelapa Sawit Cikasungka, Kabupaten Bogor. Dengan menggunakan model RF yang disetel (tuned), akurasi keseluruhan sebesar 82% diperoleh dengan lima target berbeda, yaitu empat tingkat keparahan dan pohon sehat. Penelitian ini juga menyimpulkan bahwa data tambahan seperti indeks vegetasi mampu membedakan tingkat keparahan penyakit meskipun tidak responsif. Penelitian ini menunjukkan bahwa model RF yang disetel sangat bermanfaat untuk membangun model pemelajaran mesin yang tepat dan adaptif., Oil palm remains the most prominent plantation sector in Indonesia. Monitoring large scale plantations requires specificity in datasets and approaches. Observing the extent of plantations has long been conducted using remotely-sensed data. With the complex issues in oil palm plantations, focus has also been made in investigating the utility of earth-observing satellites to estimate foliar nutrients and to identify the impact of plant diseases. The latter has been one of research interests, especially the basal stem rot (BSR) caused by Ganoderma boninense. This research proposed a freely-available, multispectral data of Sentinel-2, taking its advantage of frequent observation period. Preliminary identification of BSR impacts was examined by using a popular machine learning approach, i.e. random forests (RF). Ground data as the reference were collected in Cikasungka plantation, Bogor Regency. Using tuned RF model, overall accuracy was about 82% with five distinctive targets, i.e. four severity levels and the normal trees. Additional data, such as the vegetation index, were able to distinguish the severity of the disease, although they were irresponsive. This research suggests that tuned random forest model could be invaluable for constructing a proper machine learning model that adaptive to data feeds.
Keyword: busuk pangkal batang, kelapa sawit, random forest, Sentinel-2, basal stem rot, oil palm

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: