Judul: Pemilihan indeks vegetasi berbasis Sentinel-2A paling optimum untuk estimasi indeks luas daun pada tiga varietas padi
Abstrak: Pendugaan Indeks Luas Daun (LAI) menjadi penting karena LAI merupakan salah satu variabel dalam model pertumbuhan tanaman. Pertumbuhan tanaman memiliki karakteristik yang berbeda-beda dan sangat dipengaruhi oleh kondisi dan faktor lingkungan. Pertumbuhan tersebut cenderung terjadi dalam waktu yang singkat dan mencakup wilayah yang cukup luas. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan untuk menganalisis pola perubahan pertumbuhan tanaman berbasis LAI secara spasial. Penginderaan jauh menawarkan pendekatan yang efektif dan efisien dalam memantau karakteristik pertumbuhan tanaman, yang dapat dilakukan secara time series dengan cakupan wilayah yang cukup luas dengan mendeteksi dan memantau karakteristik fisik tanaman. Parameter yang paling terkenal dan umum digunakan untuk memperkirakan LAI adalah indeks vegetasi yang biasanya dihitung berdasarkan rasio panjang gelombang merah dan NIR, yang dikenal sebagai spectral-signature. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan spasio-temporal antara LAI pada tiga varietas padi dengan tiga takaran pemupukan dan pola tanam yang berbeda berdasarkan indeks vegetasi yang dihitung dari citra satelit Sentinel-2A, dan memilih indeks vegetasi yang paling optimum dalam pendugaan LAI. Proses sinkronisasi LAI untuk setiap plot dengan piksel nilai indeks vegetasi berbasis citra satelit Sentinel-2A telah dilakukan. Hasil menunjukkan bahwa keempat indeks vegetasi yang dianalisis yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI), Enhanced Vegetation Index 2 (EVI2) dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) memiliki korelasi yang kuat dengan LAI. Perbandingan keempat indeks vegetasi yang dihitung dalam pendugaan LAI dilakukan dengan menggunakan model regresi linier dan dilanjutkan dengan membandingkan R-squared, RMSE dan Correctness. Indeks vegetasi EVI2 memberikan representasi paling optimal dalam menangkap pola pertumbuhan tanaman berdasarkan LAI., The estimation of Leaf area index (LAI) becomes important as LAI is one of variables in the crop growth model. The crop growth has different characteristics and its strongly influenced by environmental conditions and factors. The growth tends to occur in a short period of time and covers a large area. Therefore, an approach to analyze the pattern of changes in crop growth based on LAI spatially is needed. Remote sensing offers an effective and efficient approach in monitoring crop growth characteristic, which can be done in a time series with a wide area coverage by detecting and monitoring the physical characteristics of crop. The most famous and commonly used parameters to estimate LAI are vegetation indices which are usually calculated based on the ratio of the red and NIR wavelength, known as spectral signature. The objectives of the research are to examine the spatio-temporal correlation between LAI of three rice cultivars under three different fertilizer rates and three planting techniques based on the vegetation indices calculated from Sentinel-2A satellite imagery, and to select the most optimum vegetation index to estimate LAI. A synchronization process of the LAI for each plot with the pixels of Sentinel-2A satellite imagery-based based vegetation index value was carried out. The results show that the four vegetation indices analyzed namely Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI), Enhanced Vegetation Index 2 (EVI2) and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) have a strong correlation with LAI. The Comparison of the four calculated vegetation indices in estimating LAI was performed using linear regression model and followed by
Keyword: LAI, linear regression model, Sentinel-2A, vegetation indices

Judul: Algorithm of pattern recognition for real time rice crops monitoring using sentinel images
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu produsen beras terbesar di dunia. Oleh seba itu tanaman padi merupakan komoditas krusial bagi masyarakat Indonesia. Sebagian besar masyarakat Indonesia mengkonsumsi beras sebagai bahan makanan pokok. Seiring dengan laju pertumbuhan penduduk yang terus meningkat, maka permintaan terhadap beras juga meningkat. Monitoring tanaman padi sangat dibutuhkan dalam menjamin ketersediaan pangan nasional. Teknologi remote sensing merupakan salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam memantau fase pertumbuhan tanaman padi. Salah satu satelit yang dapat dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi tentang pase pertumbuhan tersebut adalah Sentinel 2A. Beberapa keunggulan Satelit Sentinel 2A adalah mempunyai resolusi sepasial yang cukup tinggi yaitu 10 x 10 m serta memiliki resolusi temporal yang cukup rapat. Selain itu citra Sentinel 2A dapat diperoleh secara gratis. Parameter kehijauan tanaman padi atau indeks vegetasi yang diperoleh melalui analisis citra satelit dapat digunakan untuk memperkirakan pase pertumbuhan atau umur tanaman padi. Index vegetasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Tanaman padi memiliki karakteristik tersendiri yang membedakan mereka dari tanaman lain. Pada awal pertumbuhan, sawah akan tergenang sehingga indeks vegetasi yang dihasilkan cenderung rendah dan bahkan minus, hal ini disebabkan oleh sawah yang mengandung air dominan. Seiring dengan pertumbuhan padi, sawah akan didominasi oleh daun padi, sehingga indeks vegetasi akan mulai meningkat karena kandungan klorofil yang tinggi. Setelah tanaman padi mulai terisi hingga matang, tingkat kehijauan akan berkurang karena sawah akan didominasi oleh padi yang menguning. Fase pertumbuhan akan berakhir dengan panen dan lahan akan dibiarkan kosong untuk jangka waktu tertentu. Fenomena ini akan menghasilkan pola yang tetap untuk setiap musim. Penelitian ini bertujuan untuk membangun algoritma untuk pengenalan pola index vegetasi yang dihasilkan dari citra satelit Sentinel 2A, sehingga diharapkan dari algoritma tersebut mampu memprediksi pase pertumbuhan tanaman padi. Algoritma yang diperolah digunakan untuk memprediksi citra real time pada bulan Januari 2019. Penelitian ini dilakukan pada bulan Mei hingga September 2017. Data primer diambil pada bulan Juni 2017 dalam bentuk gambar drone dan titik sampel dari 31 titik serta wawancara dengan petani di Desa Sukamekar, Kabupaten Karawang, Jawa Barat. Data series citra Sentinel 2A dari Mei hingga September 2017 dijadikan data untuk membangun model. Pra-pemrosesan dan pemrosesan gambar dilakukan untuk mendapatkan indeks vegetasi, kemudian dilakukan analisis regresi dilakukan di laboratorium GIS MIT Biotrop. Metode yang digunakan dalam menentukan algoritma dimulai dari penentuan index vegetasi pada tiap petak sawah. Dalam penentuan index vegetasi tiap petak sawah menggunakan dua metode, (1) metode pertama dengan menghitung nilai rata-rata index vegetasi pada tiap pixel yang ada di petak sawah, (2) metode kedua dengan menghilangkan pixel yang bersentuhan dengan batas tiap petak sawah, lalu hitung rata-rata nilai index vegetasi pada setiap pixel di petak sawah tersebut. Kedua metode tersebut diterapkan pada pada enam series data citra Sentinel 2A. Enam seri data citra Sentinel 2A dari bulan Mei hingga September 2019. Seteleh dilakukan pra-pemprosesan dan pemprosesan gambar, diambil 186 data sampel yang terbagi menjadi 31 titik sample untuk setiap seri. Data sampel digunakan untuk membangun model. Index vegetasi dari enam seri data sampel dianalisis dengan menggunakan regresi polynomial ordo 2 dan ordo
Keyword: Algoritma pengenalan pola, monitoring padi, Satelit Sentinel 2A, dan index vegetasi

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: