Judul: Development of Potassium Detection System on Peat Soil Oli Palm Plantation Using Sentinel-1 Satellite Imagery
Abstrak: Palm oil play an important role in the Indonesian economy because it is the largest Indonesian export commodities. Sufficient soil nutrient will result in maximum production and better oil yield quality. One of the nutrients that is very influential on productivity is potassium. Soil samples and location coordinates taken from peat soil oil palm plantations were then adjusted to the Sentinel-1 satellite image. Sentinel-1 image obtained processed through preprocessing steps. Sentinel-1's image preprocessing steps are apply file orbit, thermal noise removal, border noise removal, calibration, speckle filtering, terrain correction, and convert to dB. The satellite image parameters used are, sigma naught, gamma naught, beta naught, local angle of incidence, projected local incidence angle, elevation, and incidence angle from ellipsoid. These parameters used as model’s independent variables. The actual soil nutrition from the lab results used as model’s dependent variable. The data was divided into two groups of training data with 90% data and test data with 10% data. Prediction model is made using Neural Network Regressor (NN). All models that were built were assessed for the quality of the model using MAPE. NN modeling is built using hyperparameter tuning so that the model quality is better. The NN model has a MAPE of 25,85%, meaning that the correctness is 74,15%.
Keyword: Neural network regressor, Palm oil, Sentinel-1, Soil potassium level, Synthetic aperature radar

Judul: Development of Soil Nitrogen Estimation System  in Oil Palm Land with Sentinel-1 Image Analysis Approach
Abstrak: Kelapa sawit adalah salah satu komoditas perkebunan yang mempunyai peran penting dalam perekonomian Indonesia. Indonesia adalah negara produsen dan eksportir kelapa sawit terbesar di dunia. Kebutuhan yang tinggi terhadap minyak kelapa sawit pada masa depan harus didukung dengan produktivitas tinggi. Pemupukan adalah salah satu upaya intensifikasi dalam meningkatkan produktivitas kelapa sawit. Tujuan dari manajemen pemupukan adalah untuk menyediakan hara yang cukup serta proporsi seimbang untuk memastikan kesehatan dan pertumbuhan kelapa sawit dengan baik serta hasil yang optimal. Kandungan hara yang utama pada kelapa sawit yang membantu pertumbuhan dan perkembangan kelapa sawit adalah nitrogen. Sampel tanah dan koordinat lokasi di ambil dari lahan perkebunan kelapa sawit kemudian sesuaikan dengan citra satelit Sentinel-1. Citra Sentinel-1 yang didapat kemudian diproses terlebih dahulu untuk mengurangi faktor-faktor yang memperburuk proses setelahnya. Metode pemrosesan citra Sentinel-1 adalah applying orbit file, calibration, speckle filtering, dan range doppler terrain correction dengan tambahan berkas Digital Elevation Nasional (DEMNAS). Nilai digital number yang didapat dari pantulan citra Sentinel-1 kemudian dijadikan variabel independen dan hasil nutrisi sampel laboratorium dijadikan variabel dependen. Praproses dilakukan untuk mempermudah proses permodelan, praproses yang dilakukan yaitu menyeleksi data pencilan hasil laboratorium yang menyebabkan data yang awalnya 347 menjadi 307 dan proses standarisasi data. Data tersebut dibagi menjadi dua kelompok data latih sebanyak 90% data dan data tes sebanyak 10% data. K-Fold Cross Validation dilakukan pada saat evaluasi model dengan K sebesar 5. Data tersebut dilatih dan dibangun model dengan menggunakan random forest regressor (RFR) dan multi linear regression (MLR). Seluruh model yang dibangun dilihat kualitas modelnya menggunakan MAPE dan ditentukan mana model terbaik dengan memilih MAPE terendah. Permodelan RFR dilakukan dengan metode data transformation, feature importances dan hyperparameter tuning.. Model RFR ini memiliki MAPE sebesar 19,53% Permodelan kedua dilakukan dengan menggunakan algoritme multi linear regression dan dites asumsi terlebih dahulu yang terdiri atas tes linieritas, distribusi normal, multikolinieritas, dan homoskedastisitas dan seluruh asumsi tersebut telah terpenuhi. Model MLR menghasilkan sebesar MAPE sebesar 22,41%. RFR dipilih menjadi model terbaik berdasarkan MAPE terendah dan berdasarkan interpretasi, model RFR memiliki akurasi yang baik untuk menentukan kandungan hara nitrogen tanah.
Keyword: Kelapa Sawit, Kandungan hara Tanah, Sentinel-1, Synthetic Aperture  Radar

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: