Judul: Pendugaan Luas Serangan Wereng Batang Coklat (Nilaparvata lugens Stal.) berdasarkan Analisis Spektral Data Satelit
Abstrak: Padi adalah tanaman pangan utama, tidak hanya di Indonesia tetapi di Asia dan juga di dunia. Produksi dan konsumsi beras melibatkan lebih dari 250 juta petani dan 3.3 miliar konsumen. Salah satu hama yang paling umum menyerang padi adalah wereng batang cokelat (WBC) (Nilaparvata lugens Stal). Penelitian ini bertujuan mengestimasi luas serangan WBC pada padi dengan menggunakan analisis spektral data satelit. Metode dibagi menjadi lima tahap yaitu Persiapan data, kegiatan lapangan, penentuan awal musim tanam, analisis indeks vegetasi, estimasi luas serangan. Persiapan data terdiri dari pengunduhan data, proyeksi data, pemotongan gambar dan digitasi. Kegiatan lapangan dilakukan untuk validasi dan data historis serangan WBC di daerah penelitian. Penentuan tanggal tanam dilakukan dengan melihat pola tahunan indeks vegetasi dan melihat pola perkembangan tanaman padi. Analisis indeks vegetasi menggunakan algoritma Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan algoritma Enhanced Vegetation Index (EVI). Estimasi luas serangan yang dibagi menjadi empat tahap yaitu; normalisasi data, indeks vegetasi unit (VIU), estimasi luas serangan WBC, dan perbandingan nilai NDVI dan EVI. Hasil penelitian ini menunjukan luas area terserang WBC dapat dianalisis dengan menggunakan indeks vegetasi spektral satelit. Hasil analisis dengan citra satelit dapat membedakan padi sehat dan pasi tidak sehat. Nilai indeks vegetasi lahan yang terserang WBC lebih rendah dan perkembangannya lebih cepat dibandingkan dengan lahan yang tidak terserang WBC, selain itu sawah yang terserang WBC memiliki nilai puncak lebih rendah dibandingkan dengan kontrol. NDVI lebih efektif untuk mengestimasi luas serangan WBC.
Keyword: Sateli, padi, unit indeks vegetasi, WBC

Judul: Rice Brown Planthopper Attack Detection Model based on Temperature, Relative Humidity and Satellite Imagery
Abstrak: Wereng batang cokelat (WBC) adalah salah satu organisme pengganggu tanaman yang penting pada padi. Serangan organisme pengganggu ini mengakibatkan kerugian ekonomi yang besar dari tahun ke tahun. Deteksi secara cepat dalam skala luas dibutuhkan untuk pengambilan keputusan pengendalian. Metode deteksi tersebut dapat dilakukan melalui analisa kesesuaian iklim/cuaca dan atau pemanfaatan citra pengindraan jauh. Penelusuran literatur menunjukkan minimnya penggunaan kombinasi data reanalisis dan citra satelit multispektral dalam penyusunan model deteksi wereng batang cokelat. Pemanfaatan citra radar yang memiliki kelebihan dapat menembus tutupan awan juga belum banyak dieksplorasi dalam keperluan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menguji metode deteksi serangan WBC dengan memanfaatkan data suhu dan kelembaban reanalisis ERA5L serta data hasil pengolahan citra satelit multispektral Sentinel 2 dan satelit radar Sentinel 1. Penelitian ini dilaksanakan dengan wilayah kajian lahan pertanian padi di Kabupaten Karawang pada September 2022 sampai Mei 2023. Data yang digunakan sebagai prediktor meliputi suhu udara dan kelembaban serta citra satelit diakuisisi melalui Google Earth Engine. Data observasi berupa data serangan hama dengan periode paruh bulanan diperoleh dari Balai Besar Peramalan Organisme Pengganggu Tanaman (BBPOPT). Data titik koordinat serangan didapatkan dari wawancara petani di lahan dengan didampingi petugas pengendali organisme pengganggu tanaman setempat.Terdapat tiga model deteksi yang diuji dalam penelitian ini. Model pertama memprediksi luas serangan dengan menggunakan algoritma regresi Random Forest (RF) dan regresi linier berganda klasik. Data prediktor untuk model tersebut dipersiapkan dengan cara merata-rata dengan resolusi spasial tingkat kecamatan serta resolusi temporal sesuai periode laporan pengamatan BBPOPT. Model kedua memprediksi kejadian serangan di tingkat kecamatan dengan menggunakan algoritma klasifikasi RF. Target prediksi pada model tersebut membagi kecamatan menjadi dua kelas yaitu ada dan tidak ada serangan. Kedua model tersebut disusun dengan tiga skenario prediktor yaitu data suhu dan kelembaban dari ERA5L, indeks-indeks spektral dari Sentinel 2 serta kombinasi keduanya. Model ketiga memprediksi titik terserang dengan algoritma klasifikasi RF menggunakan prediktor indeks polarisasi Sentinel 1. Seluruh evaluasi model dilakukan dengan membagi data menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 70:30. Model regresi dievaluasi dengan nilai koefisien determinasi dan Root Mean Square Error sementara model klasifikasi dievaluasi dengan pendekatan matriks konfusi. Model pertama menunjukkan nilai koefisien determinasi tertinggi 0,11 yaitu pada skenario kombinasi prediktor. Seluruh hasil prediksi model pertama memiliki korelasi yang tidak signifikan dengan luas serangan observasi. Model regresi RF relatif memiliki nilai koefisien determinasi lebih tinggi dibanding model regresi linier berganda klasik. Model regresi RF dengan pengelompokan data menurut zona musim menunjukkan peningkatan nilai koefisien determinasi pada salah satu zona musim hingga mencapai 0,37 di musim kemarau. Model kedua tidak mampu memprediksi kejadian kecamatan dengan kelas serangan sedang dan berat. Prediktor dengan parameter data ERA5L memberikan nilai recall terbaik dibanding prediktor indeks spektral ataupun kombinasi. Model ketiga tidak mampu memprediksi kelas berat sama sekali dan hanya mampu memprediksi sepertiga kejadian kelas serangan sedang. Model ketiga dengan hanya membagi kelas menjadi terserang dan tidak terserang memberikan nilai recall data uji mencapai 92%. Namun demikian, visualisasi klasifikasi RF dengan indeks polarisasi radar Sentinel 1 belum dapat menunjukkan wilayah hotspot serangan., Brown Planthopper (BPH) is a vital pest infesting rice fields. Economic losses due to infestations by this pest can be
Keyword: Brown Planthopper, Relative Humidity, Sentinel 1, Sentinel 2, Temperature

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: