Judul: Monitoring Kesehatan Tanaman Tebu Dengan Menggunakan Citra Satelit.
Abstrak: Agroindustri tebu merupakan industri yang mempunyai peran yang penting karena terkait dengan penyediaan komoditas strategis gula. Pada tahun 2017 produksi gula lokal hanya mencapai 343.747 ton dan menurun menjadi 335.839 ton pada tahun 2018. Menurunnya produksi gula ini disebabkan faktor cuaca serta tidak ada sistem untuk monitoring kesehatan tebu. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik remote sensing menggunakan satelit Landsat-8 untuk mengestimasi nilai NDVI tanaman tebu berdasarkan citra satelit dan mengestimasi nilai index NDVI untuk satu, dua dan tiga pertama berdasarkan nilai NDVI beberapa bulan sebelumnya menggunakan algoritme Prophet. Ada 5 proses yang perlu dilakukan untuk membuat sistem ini. Pertama pengumpulan data, praproses, ekstraksi fitur di mana ekstraksi ini menghasilkan nilai indeks NDVI. Pembuatan model menggunakan Prophet dan evaluasi menggunakan MAE serta implementasi. Model terbaik dihasilkan dengan data train Juli 2017 - Juni 2019 dan prediksi bulan pertama dengan nilai MAE sebesar 0.104.
Keyword: Landsat-8, monitoring kesehatan tebu, NDVI, remote sensing

Judul: Monitoring Kekeringan pada Tanaman Tebu Berdasarkan Water Stress Model Menggunakan Remote Sensing
Abstrak: Setiap tahun, produksi gula di Indonesia terus mengalami penurunan. Kekeringan merupakan salah satu faktor utama penyebab menurunnya jumlah produksi tanaman tebu. Penelitian ini bertujuan menerapkan teknologi remote sensing untuk mengestimasi level water stress di perkebunan tebu PTPN X pada periode Oktober 2017 sampai September 2019. Tingkat water stress pada lahan diukur menggunakan parameter crop water stress index (CWSI). Land surface temperature (LST) dihitung menggunakan split-window algorithm (SWA) untuk memperoleh CWSI. Model prediksi water stress untuk satu, dua, dan tiga bulan ke depan dibuat menggunakan algoritme random forest regression. Hasil penelitian menunjukkan model prediksi terbaik untuk satu bulan diperoleh pada lag observasi enam bulan dengan feature selection (RMSE = 0.123). Sedangkan model terbaik untuk melakukan prediksi dua dan tiga bulan diperoleh pada lag observasi tiga bulan dengan feature selection (RMSE = 0.196 dan 0.167). Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa nilai normalized difference vegetation index (NDVI) meningkatkan performa model dalam memprediksi CWSI.
Keyword: CWSI, kekeringan, random forest regression, remote sensing, tebu, water stress

Judul: Analisis Bifurkasi Fluxon pada Persambungan Josephson Bertipe Superkonduktor-Feromagnetik-Superkonduktor (S/F/S)
Abstrak: Dynamics for the Josephson junction of type S/F/S is different from ordinary Josephon junction, where on the junction is contained the addition of tribal sin 2φ which is the result of the second harmonic supercurrent on the Josephson junction of type S/F/S that is related to Shapiro Steps symptoms. Research has been done is analyze the fluxon bifurcation to determine the stability of the fluxon in a Josephson junction of type S/F/S. The analysis was done by using the approach of analytically dynamics system and assisted by numerical solution that uses the application ODE 45 on MATLAB. The result of the critical point and the bifurcation types which is obtained to show the normalized damping (β and ϳₑ) does not affect the change of fluxon stability at the limit of less than one. Parameter β only affects the type of critical point and bifurcation that occurs, if β = 0, for ϳₑ = 0 and ϳₑ = 0.4 the bifurcation occurs is a saddle-center, and if β = 0.5 the bifurcation is a saddle-focus. Parameter ϳₑ affects the amplitude on the generated fluxon oscillation, if ϳₑ = 0 the fluxon amplitude is very small, whereas if ϳₑ = 0.4 the amplitude is larger. In each case, the fluxon stability is affected by the first harmonic supercurrents which is different sign, those are when ϳ₁ < 0 the fluxon is always stable, whereas when ϳ₁ < 0 fluxon is unstable at first but it tends towards to the point of its stability.
Keyword: