Judul: Classification of  Paddy Growth Phases on Sentinel-2 with k-Nearest Neighbors Approach
Abstrak: Padi merupakan komoditas utama dalam menyokong pangan masyarakat, hampir sebagian besar dari penduduk Indonesia menjadikan padi sebagai makanan pokok. Oleh karena itu, estimasi produksi beras tahunan perlu dilakukan pemerintah sebagai antisipasi terjadinya gagal panen. Salah satu upaya yang dapat dilakukan yaitu melalui pemantauan kondisi tanaman padi dengan memanfaatkan citra satelit. Penelitian ini bertujuan melakukan identifikasi kekontrasan tampilan citra hasil koreksi radiometrik dengan sen2cor, menganalisis klasifikasi fase pertumbuhan tanaman padi menggunakan metode klasifikasi k-Nearest Neighbors (kNN) dan menguji akurasi hasil klasifikasi fase pertumbuhan tanaman padi. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi k-nearest neighbors yang merupakan metode klasifikasi berdasarkan pada perhitungan jarak terdekat suatu objek data latih dengan objek lain di sekitarnya. Penelitian menggunakan data sekunder dari penelitian Wijayanti (2018) dan dilaksanakan pada Januari-Juli 2021. Hasil penelitian menunjukan bahwa nilai pasca koreksi atmosferik (BOA) memiliki standar deviasi yang lebih besar dibandingkan nilai sebelum koreksi atmosferik (TOA), sehingga secara visual citra koreksi BOA tampak lebih kontras. Pola spektral yang telah terkoreksi atomosferik (BOA) memiliki nilai pantulan yang lebih rendah dibandingkan pada citra sebelum koreksi atmosferik (TOA), khususnya pada band biru. Hasil klasifikasi k-nearest neighbors dari 3 kecamatan menunjukkan kontinuitas fase tumbuh dari dominansi fase bera basah di akuisisi 6 Desember 2017 ke dominansi fase bera kering di akuisisi 31 Maret 2018. Hasil uji akurasi klasifikasi k-Nearest Neighbors menunjukkan bahwa rata-rata akuisisi citra memiliki nilai akurasi yang baik yaitu di atas 85%. Kata Kunci: k-Nearest Neighbors, Citra Sentinel 2, Fase tumbuh padi, sen2cor., Rice is the main commodity in supporting people's food, almost most of the Indonesian population makes rice as a staple food. Therefore, it is necessary to estimate the annual rice production by the government in anticipation of crop failure. One of the efforts that can be done is through monitoring the condition of rice plants by utilizing satellite imagery. This study aims to identify the contrast of the image display resulting from radiometric correction with sen2cor, analyze the classification of rice growth phases using the k-Nearest Neighbors (kNN) classification method and test the accuracy of the classification results for the growing phases of rice plants. This study uses the k-nearest neighbors classification method, which is a classification method based on the calculation of the closest distance of a training data object to other objects in the vicinity. This study uses secondary data from Wijayanti's research (2018) and was carried out in January-July 2021. The results show that the post-atmospheric correction (BOA) value has a standard deviation that is larger than the pre-atmospheric correction (TOA) value, so that visually the BOA correction image appear more contrast. The atomospheric corrected spectral pattern (BOA) has a lower reflectance value than the image before atmospheric correction (TOA), especially in the blue band. The results of the k-nearest neighbors classification from 3 sub-districts show the continuity of the growing phase from the dominance of the wet fallow phase on the acquisition of December 6, 2017 to the dominance of the dry fallow phase on the acquisition of March 31, 2018. The results of the accuracy test for the classification of k-Nearest Neighbors show that the average image acquisition has
Keyword: k-Nearest Neighbors, Sentinel 2 imagery, paddy growth phase, sen2cor

Judul: Sentinel-2A Imagery for Identification of Paddy Rice Growth Phases with Random Forest Classification
Abstrak: Produksi padi nasional pada 2019 sebesar 54,60 juta ton Gabah Kering Giling (GKG) atau mengalami penurunan sebanyak 4,60 juta ton dibandingkan tahun 2018. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk meningkatkan produksi padi adalah dengan menghitung luas tanam dan luas panen melalui pendekatan identifikasi sebaran fase tumbuh tanaman padi. Penelitian ini bertujuan mentransformasi nilai piksel Citra Sentinel-2A menjadi nilai reflektan, menerapkan klasifikasi random forest untuk mengidentifikasi fase tumbuh tanaman padi, dan uji akurasi klasifikasi random forest dalam mengidentifikasi fase tumbuh tanaman padi. Pengumpulan data lapang dilaksanakan di Desa Hegarmanah pada 26 Januari-29 Juni 2020. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi random forest, yang merupakan metode klasifikasi berdasarkan pohon keputusan (decision tree). Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data penelitian di Kecamatan Bojongpicung, Ciranjang, Haurwangi dengan tujuh akuisisi citra, yaitu 6, 26, 31 Desember 2017, 19 dan 24 Februari 2018, 16 dan 31 Maret 2018 digunakan sebagai model yang kemudian diaplikasikan ke lahan sawah penelitian di Desa Hegarmenah dengan tiga akuisisi citra, yaitu 10 Maret, 9 April, dan 29 April 2020. Hasil penelitian menunjukkan digital number bernilai antara 0-15.745 dan nilai reflektan berkisar antara 0-1. Hasil klasifikasi di tiga kecamatan menunjukkan kontinuitas, dimana fase bera basah pada 6 Desember 2017 hingga fase bera kering pada 31 Maret 2018. Ketujuh akuisisi memiliki nilai overall accuracy di atas 75%. Aplikasi model yang dibangun dari akuisisi 19 Februari 2018 menunjukkan kontuinitas fase yang sesuai dengan data lapang, dimana fase generatif pada 10 Maret 2020, fase harvesting pada 9 April 2020, dan fase bera kering pada 29 April 2020. Kesesuaian hasil aplikasi yang dibangun dari model tersebut menunjukkan nilai akurasi yang tinggi, yaitu 89%., National rice production in 2019 amounted to 54.60 million tons of Gabah Kering Giling (GKG) or decreased by 4.60 million tons compared to 2018. One of the efforts that to be done to increase the production of rice is to calculate the planted area and harvest area through the identification approach of paddy rice growth phases. The objective of this study was to transform the Sentinel-2A image pixel value into a reflectance value, application random forest classification to identify the growth phases of paddy rice, and random forest classification accuracy test to identify the growth phases of paddy rice. The fields data was collected in Hegarmanah Village from January 26th until June 29th, 2020. This research is used random forest classification, which is a classification method based on a decision tree. This study used secondary data, consists of a research data in Bojongpicung, Ciranjang, and Haurwangi District with seven imagery acquisition, namely December 6th, 26th, and 31st, 2017, February 19th and 24th, 2018, March 16th and 31st, 2018 used as a model, then applied it to the research paddy fields in Hegarmanah Village with three imagery acquisition, namely March 10th, April 9th and 29th, 2020. The results showed that the digital number ranges from 0-15.745 and the reflectance value range from 0-1. The classification results in three sub-districts showed continuity, with the wet fallow phase on December, 6th 2017 and the dry fallow phase on March, 31st 2018. The seven acquisitions have an overall
Keyword: digital number, growth phase, random forest, reflectance value, sentinel-2a imagery

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: