Judul: Web-Based Sugarcane Geographic Information System for Farmers at Village Level
Abstrak: Tebu adalah komoditas penting di Indonesia, namun manajemen data lahan tebu pada level petani di desa sangat sulit dilakukan. Sistem Informasi Geografis (SIG) berbasis web diperlukan oleh pemerintah desa dan petani untuk mengelola dan memantau budidaya tebu. Penelitian ini bertujuan untuk membangun SIG petani tebu berbasis web pada level desa yang dapat diakses secara daring. Tahapan penelitian ini terdiri dari persiapan, identifikasi lahan, penyusunan basis data, permodelan sistem, desain web mapping, pembuatan desain interface, validasi dan penyajian. Penyusunan basis data menggunakan menggunakan MySQL untuk menyusun basis data, tabel, bidang, atau fields, relasi, indeks, dan pengguna. SIG petani tebu berbasis web telah diimplementasikan berbasis web dan diuji kepada pengguna di Desa Bedug, Kabupaten Kediri. Berdasarkan uji usabiity dan pengolahan data dengan skala likert terhadap 35 responden yang terdiri dari pengguna, admin dan pemerintah desa diperoleh nilai kelayakan 77.6., Sugarcane are important agriculture commodity in Indonesia. However, manage the sugarcane information in farmers level in village are difficult. WebBased Geographical Information System (GIS) is important to manage and monitor Sugarcane productions in farmer’s level. The aim of this study was to develop webbased GIS for sugarcane farmers in village level. The methodology was used in this research consist of preparation, land identification, database construction, system modelling, web mapping design, user interface design, validation, and delivery. Database was developed using MySQL to construct table, entity relations, indeks and user. GIS was implemented in web based and tested by users in Bedug Village, Kediri Regency, East Java, Indonesia. The result of the usability index from 35 respondents (user, admin and village administrator) was 77.6.
Keyword: database, program test, sugarcane farmer, usability test, web-based GIS

Judul: Sugarcane Health Monitoring based on Region using Remote Sensing
Abstrak: Gula merupakan komoditas strategis bagi perekonomian di Indonesia. Gula juga salah satu kebutuhan utama masyarakat dan sumber kalori yang populer. Konsumsi domestik gula Indonesia dari tahun ke tahun mengalami peningkatan. Namun meningkatnya kebutuhan gula di Indonesia tidak diimbangi dengan laju hasil produksi gula dalam negeri, sehingga mengharuskan Indonesia melakukan impor. Penyebab Indonesia melakukan impor karena berkurangnya bahan baku tebu yaitu produksi tebu giling. Salah satu cara untuk meningkatkan produktivitas dan produksi tebu yaitu melakukan monitoring kesehatan tanaman tebu, apalagi pada areal lahan perkebunan tebu yang luas. Di Indonesia kebanyakan lahan tanaman tebu pengawasannya masih dilakukan secara manual, sehingga sangat tidak efektif karena membutuhkan biaya, waktu dan padat karya. Tidak adanya sistem monitoring juga berpotensi membuang sumber daya seperti penggunaan pupuk dan pestisida yang berlebihan. Apalagi pada kasus tertentu seperti tidak terjangkau bagian dalam kebun oleh petugas, sehingga tidak terawasi dan sangat merugikan pihak petani. Pada areal monitoring kerap terdapat objek yang bukan fokus kajian. Seperti areal tanam yang heterogen (vegetasi selain tanaman tebu dan non vegetasi) ataupun perbedaan masa tanam pada tanaman tebu yang mengakibatkan sukar untuk diidentifikasi, sehingga perlu dilakukan teknik segmentasi untuk mendeteksi kerapatan wilayah dan memisahkan objek selain tebu sebagai masukkan untuk menentukan region monitoring. Hal inilah yang melatarbelakangi dilakukannya penelitian tentang “Monitoring Kesehatan Tanaman Tebu berbasis Region menggunakan Pengindraan Jauh”. Tujuan dari penelitian ini yaitu menerapkan teknologi remote sensing dengan teknik segmentasi untuk monitoring kesehatan tanaman tebu berdasarkan nilai indeks spektral NDVI, NDBaI, NDWI dan NDDI. Metode yang digunakan yaitu algoritme Simple Non-Iterative Clustering (SNIC) dan Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk segmentasi, dan algoritme Random Forest untuk klasifikasi akhir yang diimplementasikan pada platform cloud Google Earth Engine (GEE). Hasil yang diperoleh yaitu klasifikasi berbasis objek terbaik (overall accuracy) mencapai 90,8% dengan kappa 0,85 dan perkiraan musiman tebu puncaknya berada pada bulan Januari hingga Mei. Sedangkan untuk monitoring kesehatan (region C) dalam kondisi tidak sehat disebabkan berkurangnya air atau kekeringan., Sugar is a strategic commodity for the economy in Indonesia. Sugar is also one of the main needs of society and a popular source of calories. The domestic consumption of Indonesian sugar from year to year has increased. However, the increasing demand for sugar in Indonesia has not been matched by the rate of domestic sugar production, thus requiring Indonesia to import. The reason for Indonesia to import is due to reduced sugarcane raw materials, namely milled sugarcane production. One way to increase the productivity of sugarcane production is to monitor the health of sugarcane, especially in large areas of sugarcane plantations. In Indonesia, control of most sugarcane fields is still done manually, so it is very ineffective because it requires money, time and is laborintensive. The absence of a monitoring system also has the potential to waste resources such as excessive use of fertilizers and pesticides. Especially in certain cases, such as when the officers cannot reach the inside of the garden, so they are not monitored and can lead to losses for the farmers. In the monitoring area, there are often objects that are not the focus of the study. As with heterogeneous planting areas (vegetation other
Keyword: Google Earth Engine (GEE), monitoring kesehatan, object-oriented, remote sensing, tebu

Judul: Asymptotic Distribution of Estimator for the Intensity Function of a Doubly Periodic Poisson Process
Abstrak: In this manuscript, estimation of the intensity function of a doubly periodic Poisson process is discussed. It is assumed that only a single realization of the Poisson process is observed in a bounded window [0,n]. It is also assumed that the period of the intensity function is known. The rate of consistency and asymptotic normality of the estimator are formulated. Finally, a confidence interval for the local intensity function is also formulated.
Keyword: