Judul: Klasifikasi Fase Pertumbuhan Padi Menggunakan Random Forest berdasarkan Data Multitemporal Landsat-8.
Abstrak: Pemantauan tanaman padi di Indonesia memainkan peran penting untuk mendukung ketahanan pangan dan swasembada. Salah satu tantangan mendasarnya adalah tugas klasifikasi fase pertumbuhan tanaman pangan yang dapat membantu memperkirakan hasil sebelum panen. Klasifikasi fase pertumbuhan tanaman pangan khususnya padi, telah dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) berdasarkan metode survei, yaitu kerangka sampel area (KSA). Survei memiliki kualitas estimasi yang tinggi namun, juga memiliki keterbatasan, yaitu biaya yang besar dan kurangnya informasi area non sampel. Berbeda dengan metode survei, penelitian ini mengeksplorasi metode yang terukur dan murah menggunakan data penginderaan jauh gratis, yaitu Landsat-8. Landsat-8 menyediakan informasi spasio-temporal yang mencakup informasi pertumbuhan vegetasi. Hal ini memungkinkan Landsat-8 untuk menjadi sumber informasi klasifikasi fase pertumbuhan padi namun, untuk klasifikasi yang akurat perlu dilakukan rekayasa fitur yang mampu menangkap pola spektral temporal pertumbuhan padi dari satu musim tanam. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model klasifikasi fase pertumbuhan padi berdasarkan data multitemporal Landsat-8, mengevaluasi kebaikan model dengan confusion matrix, dan melakukan features engineering untuk menelusuri set fitur terbaik. Data yang digunakan adalah citra Landsat-8 periode November 2017 sampai Desember 2018 dan data KSA tahun 2018. Fitur dasar yang digunakan adalah band 1 sampai band 7, indeks EVI, NDVI, NDWI, dan NDBI. Dari fitur dasar tersebut dilakukan features engineering terhadap empat periode temporal Landsat-8. Model klasifikasi yang digunakan adalah random forest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi model klasifikasi sebesar 23.6% ketika model menggunakan fitur EVI saja. Akurasi klasifikasi menjadi 57.3% ketika model menggunakan seluruh fitur dasar dari 1 periode Landsat-8. Saat fitur ditingkatkan lagi sampai 4 periode, akurasi meningkat menjadi 73.6%. Artinya akurasi klasifikasi meningkat ketika fitur temporal dimasukkan ke dalam model. Akurasi tertinggi adalah kelas vegetatif awal, vegetatif akhir, dan bukan sawah. Akurasi terendah di kelas generatif awal dan kelas bera. Fitur terbaik pembeda kelas padi dengan non padi adalah varian indeks vegetasi, sedangkan pembeda kelas fase pertumbuhan padi adalah maksimum dan minimum EVI, EVI, band 5, dan band 6. Dalam penelitian ini, penulis menunjukkan metode yang diusulkan memberikan manfaat potensial bagi pemerintah dan lembaga statistik sebagai sumber data pertanian yang murah dan terukur.
Keyword: klasifikasi, padi, indeks vegetasi, random forest, features enginering

Judul: Estimation of Rice Age by Multiclass Rotation
Forest Classification Modeling Based on Landsat-8 Imagery
Abstrak: Pemantauan pertumbuhan tanaman padi perlu dilakukan untuk mencapai panen padi yang sukses. Fase pertumbuhan dan usia tanaman padi adalah parameter biofisik tanaman yang dapat dideteksi oleh teknologi citra Landsat-8. Peubah yang diperoleh dari Landsat-8 adalah Band dan Indeks Vegetasi. Pemrosesan awal adalah data PT SH Sri data rekapitulasi dan data citra Landsat-8 selama periode 2015-2017. Landsat-8 menyediakan informasi spasial temporal yang mencakup informasi pertumbuhan vegetasi. Hal ini memungkinkan Landsat-8 untuk menjadi sumber informasi klasifikasi fase tanam padi. Namun untuk klasifikasi yang akurat, perlu dilakukan penurunan fitur yang mampu menangkap pola spektral temporal pertumbuhan padi dari satu musim tanam. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan nilai akurasi terbaik dari teknik klasifikasi dengan terlebih dahulu menerapkan proses multiclass untuk umur padi, rekayasa fitur dan interaksi peubah dari peubah awal dan teknik resampling, dimana metode klasifikasi yang digunakan adalah Rotation Forest, serta mengevaluasi model dengan confusion matrix, dan melakukan features engineering untuk menelusuri set fitur terbaik. Fitur dasar yang digunakan adalah band 1 s/d band 7, indeks EVI, NDVI, NDWI, dan NDBI. Dari fitur dasar tersebut, dilakukan features engineering yaitu membuat interaksi antar peubah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan model klasifikasi pada metode klasifikasi Multiclass Rotation Forest menghasilkan nilai akurasi awal yang hanya menggunakan peubah band1 hingga band 7 dan indeks vegetaasi (NDWI, EVI, NDBI, dan NDWI) untuk model umum yaitu (70.57) dan untuk beberapa varietas seperti Mekongga (68.48), Ciherang (70.97), Inpari 30 (53.24), dan PB42 (52.12). Namun setelah ditambahkan peubah interaksi antar peubah terjadi kenaikan nilai akurasi untuk semua model seperti model umum yaitu (75.29) dan untuk beberapa varietas seperti Mekongga (76.33), Ciherang (75.18), Inpari 30 (62.70), dan PB42 (62.87).
Keyword: Landsat-8, Band and Vegetation Index, Multiclass Rotation Forest

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: