Judul: Identification of Land Surface Temperature Distribution of Rice Growth Phase Using Thermal Drones
Abstrak: Teknologi drone sudah banyak digunakan untuk pemantauan lahan pertanian. Pertumbuhan padi dipengaruhi oleh suhu permukaan yang berperan penting dalam keseimbangan suhu disekitar tanaman. Dengan demikian, pemantauan persebaran suhu dalam suatu lahan sawah penting untuk ditelaah. Penelitian ini bertujuan mengetahui karakteristik termal tanaman pangan padi sawah, persebaran suhu permukaan (Land Surface Temperature, LST) pada beberapa fase pertumbuhan padi, dan mengetahui ketelitian estimasi temperatur permukaan dari drone dengan pengukuran temperatur permukaan lapangan. Penelitian dilakukan di Desa Neglasari Kabupaten Cianjur dan Desa Situgede Kota Bogor. Penelitian mencakup tahap persiapan, pengambilan data lapang, pengolahan foto drone, dan analisis data. Pengambilan foto drone termal dilakukan bersamaan dengan pengambilan data karakteristik tanaman dan suhu permukaan di lapangan. Hasil foto drone termal dikorelasikan dengan data observasi menggunakan persamaan linier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa temperatur permukaan hasil observasi dan foto drone termal memiliki pola yang hampir sama. Suhu permukaan dari fase vegetatif awal padi relatif tinggi dan menurun hingga fase generatif akhir dan meningkat kembali pada fase bera basah. Hasil analisis statistika LST antara foto drone termal dan data observasi menunjukan hubungan yang positif dan cukup baik (R2 > 0.6) pada kedua lokasi. Dengan demikian, persamaan dapat digunakan untuk koreksi suhu permukaan aktual dari rekaman drone termal., Drone has widely been used for monitoring agricultural lands, with varieties of applications and sensors. Rice growth is influenced by surface temperature, which regulates temperature balance around plants. Thus, monitoring distribution of surface temperature in a rice field is an important aspect in rice monitoring. This study aimed to determine thermal characteristics of paddy plants, the distribution of land surface temperatures (LST) in several phases during rice growth, and to assess the accuracy of LST estimation from drones with reference of field-based LST measurements. The research was conducted in Neglasari, Cianjur District and Situgede, Bogor City. Research steps included preparation stage, data collection, image processing, and data analysis. Thermal drone data were recorded simultaneously with in-situ data collection of plant characteristics and LST. Thermal photos were then correlated with observation data using linear equations. The results showed that observed LST data and thermal drone photos shared similar pattern. The LST of early vegetative phase of rice field was relatively high and depeleted until generative phase and increased again in wet fallow phase. Statistical analysis between the LST of thermal drone and of the observation data showed fair result (R2 > 0.6) from both locations. In that sense, regression analysis could be implemented to estimate actual LST from thermal drone.
Keyword: rice growth phase, land surface temperature, thermal drone

Judul: Analisis Pola Termal Citra Landsat 8 dan Drone Thermal pada Fase Pertumbuhan Padi Sawah di Kecamatan Bojongpicung, Kabupaten Cianjur.
Abstrak: Teknologi Penginderaan Jauh Landsat banyak digunakan untuk memantau sumberdaya alam. Landsat memungkinkan memantau padi sawah yang memiliki 4 fase utama dalam pertumbuhannya. Selain itu, pesawat tanpa awak (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) atau yang lebih dikenal dengan drone merupakan salah satu teknologi alternatif untuk mendapatkan foto udara detil, waktu terkini, cepat dan lebih murah (Shofiyanti 2011). Saluran Thermal Infrared Sensor (TIRS) dari Landsat 8 dan thermal camera dari drone dalam penelitian ini digunakan untuk menjelaskan karakteristik suhu dari fase pertumbuhan padi sawah. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis pola termal citra Landsat 8 dan drone thermal pada fase pertumbuhan padi sawah di Kecamatan Bojongpicung, Kabupaten Cianjur. Penelitian mencakup tahap persiapan, pengambilan data lapang, pengolahan citra, dan analisis data. Terdapat 37 titik pengamatan terhadap fase tanaman padi, yaitu bera basah, vegetatif awal, vegetatif akhir, generatif awal, generatif akhir, dan bera kering. Ekstraksi suhu dari citra Landsat 8 menggunakan suhu permukaan (land surface temperature), yang dikoreksi menggunakan suhu harian hasil pemodelan RegCM4. Suhu permukaan terkoreksi kemudian digunakan untuk mengoreksi suhu yang diturunkan dari citra drone termal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kanal termal citra Landsat 8 dan citra drone termal dapat menginformasikan suhu padi sawah pada setiap fase pertumbuhan. Pola suhu permukaan fase tumbuh padi sawah antara citra Landsat 8 dan drone termal relatif sama. Fase awal pertumbuhan padi sawah menunjukkan suhu yang tinggi kemudian menurun. Citra drone termal menyajikan data dan visual lebih teliti dibanding citra Landsat 8, sehingga pola suhu permukaan setiap fase padi sawah lebih detil. K
Keyword: drone termal, land surface temperature, suhu fase padi sawah

Judul: Pelabelan Super Vertex Magic
Abstrak: Super vertex magic labeling is labeling on graph with is a set of edges mapped into and is a set of vertices mapped into . It has a vertex magic labeling in which and represents the size and order of the graph respectively. This manuscript proves that paths, cyclics, and disjoint union of cyclics have a super vertex magic labeling. There are four theorems to be discussed. The first theorem proves that path is super vertex magic if and only if is odd and . The second theorem proves that cyclic is super vertex magic if and only if is odd. The third theorem proves that bijection function from an edge set onto of graph can be extended to a super vertex magic labeling if and only if the set amount of edge label that incidents with a vertex in the graph, consists of sequential integers as many as vertices in the graph. The fourth theorem proves that disjoint union of the cyclics consists of cyclics with each cyclic has vertices is super vertex magic if and only if and are odd.
Keyword: