Judul: Perancangan Sistem Estimasi Produktivitas berbasis Citra Satelit dengan Yolov8 untuk Transformasi Digital Ketertelusuran Rantai Pasok Sawit Rakyat
Abstrak: This project aims to develop a satellite imagery-based productivity estimation system for palm oil plantations that meets user requirements and supports an independent palm oil supply chain traceability system. Data were sourced from Worldview 3 satellite imagery and processed using GIS software to create fused images with a 0.5-meter resolution. Data preparation included image cropping, labeling, and augmentation using Roboflow. The YOLOv8 model was trained to detect and classify palm trees. After training, the model was deployed in a web application for productivity estimation, allowing users to upload images and input productivity data. The results indicated that the model could detect and classify palm trees with adequate accuracy, calculate productivity estimates based on land area, and detect tree counts. However, issues such as automatic land area data integration and the influence of environmental conditions on productivity estimation need to be resolved. These new findings highlight the significant potential for improving the efficiency and accuracy of palm oil productivity estimations and enhancing supply chain traceability., Proyek ini bertujuan untuk mengembangkan sistem estimasi produksi berbasis citra satelit untuk perkebunan kelapa sawit, yang memenuhi kebutuhan pengguna dan mendukung sistem keterlacakan rantai pasok kelapa sawit independen. Data diambil dari citra satelit Worldview 3 dan diproses menggunakan perangkat lunak GIS untuk menghasilkan gambar gabungan dengan resolusi 0,5 meter. Proses persiapan data mencakup pemotongan gambar, pelabelan, dan augmentasi menggunakan Roboflow. Model YOLOv8 dilatih untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan pohon kelapa sawit. Setelah pelatihan, model diterapkan dalam aplikasi web untuk estimasi produksi yang memungkinkan pengguna mengunggah gambar dan memasukkan data produksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan pohon kelapa sawit dengan akurasi memadai serta menghitung estimasi produksi berdasarkan area lahan dan jumlah pohon yang terdeteksi. Namun, beberapa masalah masih perlu diselesaikan, seperti integrasi otomatis data luas lahan dan pengaruh kondisi lingkungan dalam perhitungan estimasi produksi. Temuan baru dari penelitian ini menunjukkan potensi signifikan dalam peningkatan efisiensi dan akurasi estimasi produksi kelapa sawit, serta peningkatan keterlacakan rantai pasok.
Keyword: Digital Transformation, Smallholder Palm Oil Supply Chain, YOLOv8, Plantation productivity estimation system

Judul: Analisis Produktivitas Kelapa Sawit dengan Indeks Vegetasi Satelit Landsat-8, Curah Hujan dan Manajemen Pemupukan
Abstrak: Taksasi merupakan salah satu metode estimasi produktivitas kelapa sawit yang penting digunakan dalam penentuan keputusan perkebunan di kemudian hari. Kesalahan pengambilan data yang digunakan dalam taksasi dapat menimbulkan masalah di dalam perencanaan kebutuhan tenaga kerja dan transportasi yang dibutuhkan sehingga akan meningkatkan biaya pengelolaan yang tinggi. Memanfaatkan penginderaan jauh dapat digunakan untuk menganalisis data perkebunan kelapa sawit yang memiliki luas perkebunan yang begitu luas menjadi lebih feasible dan reliable. Tujuan dari penelitian ini adalah menghitung nilai indeks vegetasi citra Landsat-8, menentukan persamaan regresi linear berganda untuk estimasi produktivitas kelapa sawit, mengetahui uji tingkat signifikansi (sig. F), uji akurasi dan uji determinasi (R2) model estimasi produktivitas dan menentukan model terbaik estimasi produktivitas kelapa sawit PT Socfin Indonesia. Estimasi dilakukan dengan menggunakan 1, 2 dan 3 variabel bebas. Dilakukan pergeseran beberapa bulan kebelakang pada masing-masing kombinasi variabel bebas. Pendugaan produktivitas menggunakan data pergeseran bulan kebelakang (M-3, M-6, M-12 untuk 6 bulan dan M-6, M-12, dan M-24 untuk 12 bulan). Model estimasi diberi skor pada masing-masing uji, pembobotan digunakan untuk memilih model terbaik. Kombinasi model dengan parameter curah hujan lapangan, pupuk dan indeks vegetasi EVI, pergeseran 6 bulan yang terpilih sebagai model terbaik., Estimation is one of the methods of forecasting oil palm productivity which is important to use in determining future plantation decisions. inaccurate data collection can cause problems in planning the required workforce and transportation requirements, and causing high management costs. Remote sensing can be used to analyze data on vast plantation oil palm plantations to be more feasible and reliable. The purpose of this study is to calculate the Landsat-8 image vegetation index, determine the multiple linear regression for estimating oil palm productivity, significance test (sig. F), accuracy test and determination test (R2) of the productivity estimation model and lastly determine the best model for PT Socfin Indonesia's estimated palm oil productivity. Estimation using 1, 2 and 3 combination independent variables. Estimation of productivity uses data months backwards (M-3, M-6, M-12 for 6 months and M-6, M-12, and M-24 for 12 months). Weight used on each to each test, to determine the best model. Models with parameters CHIRPS rainfall, fertilizer and EVI vegetation index, 6 months shift was chosen as the best model.
Keyword: estimasi produktivitas, indeks vegetasi, kelapa sawit, landsat-8, pengideraan jarak jauh

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: