Judul: Identification of Land Cover Using Sentinel 2A Imagery in 2021 in Bojong District, Purwakarta Regency
Abstrak: Sistem informasi geografis (SIG) menggunakan citra satelit merupakan salah satu cara untuk mengetahui informasi mengenai tutupan lahan secara cepat, akurat, dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi tutupan lahan menggunakan analisis citra secara visual dan digital, serta memetakan tutupan lahan di Kecamatan Bojong, Kabupaten Purwakarta dengan citra Sentinel 2A tahun 2021. Metode yang digunakan adalah interpretasi citra secara visual dan digital menggunakan algoritma Maximum Likelihood. Hasil klasifikasi tutupan lahan di Kecamatan Bojong, Kabupaten Purwakarta menggunakan interpretasi citra secara visual diperoleh 8 kelas tutupan lahan dan menggunakan interpretasi citra secara digital diperoleh 9 kelas tutupan lahan. Hasil analisis akurasi klasifikasi visual lebih tinggi dibandingkan klasifikasi secara digital, namun klasifikasi secara digital dapat mengidentifikasi tutupan lahan lebih detail. Klasifikasi tutupan secara visual mendapatkan overall accuracy sebesar 92,00% dan kappa accuracy sebesar 90,42%, sedangkan klasifikasi secara digital mendapatkan overall accuracy sebesar 88,39% dan kappa accuracy sebesar 85,53%. Hal ini menujukkan bahwa pemetaan hasil klasifikasi secara visual maupun digital menggunakan citra Sentinel 2A tahun perekaman 2021 di Kecamatan Bojong, Kabupaten Purwakarta menghasilkan hasil yang baik., Geographic information system (GIS) using satellite imagery is one way to get information about land cover quickly, accurately and efficiently. This study aims to identify land cover using visual and digital image analysis, as well as map land cover in Bojong District, Purwakarta Regency with Sentinel 2A imagery. The method used is visual and digital image interpretation using the Maximum Likelihood algorithm. The results of land cover classification in Bojong District, Purwakarta Regency using visual image interpretation obtained 8 land cover classes and using digital image interpretation obtained 9 land cover classes. The results of the visual classification accuracy analysis are higher than digital classification, but digital classification can identify land cover in more detail. Visual classification of cover has an overall accuracy of 92.00% and a kappa accuracy of 90.42%. While digital classification has an overall accuracy of 88.39% and a kappa accuracy of 85.53%. This shows that visual and digital mapping of classification results using Sentinel 2A imagery 2021 recording year in Bojong District, Purwakarta Regency produce good result.
Keyword: klasifikasi digital, klasifikasi visual, NDVI, Sentinel 2A, tutupan lahan

Judul: Land cover classification of rural areas using Sentinel-1 and Support Vector Machines
Abstrak: Pemetaan klasifikasi tutupan lahan di wilayah rural atau pedesaan saat ini memiliki nilai penting dalam pembangunan berkelanjutan dan pembuatan kebijakan untuk optimalisasi sumber daya alam. Penggunaan Citra radar Sentinel 1 beroperasi optimal dalam semua kondisi cuaca dan mengurangi dampak dari iklim tropis Indonesia yang sering tertutup awan saat perekaman. Penelitian ini bertujuan untuk menelaah karakteristik data hamburan balik dan fitur dekomposisi polarimetrik pada berbagai tutupan lahan rural dan melakukan pemodelan dengan metode Support Vector Machines (SVM). Penelitian dilakukan pada wilayah perbatasan Kabupaten Pandeglang dan Lebak. Pemodelan dilakukan dengan mencoba berbagai kernel dan penyetelan parameter Cost untuk mendapatkan hasil yang optimal. Kinerja terbaik diperoleh dengan penggunaan kernel Radial Basis Function (RBF) dengan akurasi total sebesar 77,74 %. Penyetelan parameter dengan penyesuaian nilai Cost tidak memberikan perubahan yang signifikan pada setiap kernel yang digunakan akibat kompleksitas tutupan lahan yang tinggi. Penggunaan polarimetri parsial dan dekomposisi Eigenvalue belum sepenuhnya efektif dalam mengklasifikasikan tutupan lahan di wilayah yang kompleks., Land cover classification mapping in rural areas is currently of great importance in sustainable development and policy making for the optimization of natural resources. Sentinel-1 radar imagery operates optimally in all weather conditions and reduces the impact of Indonesia's tropical climate which is often covered by clouds during data acquisition. This study aimed to examine characteristics of backscatter data and polarimetric decomposition features over various rural land covers and to model them using Support Vector Machines (SVM) method. The research was conducted at the border area of Pandeglang and Lebak regencies. Modeling was done by trying various kernels and tuning Cost parameters to get optimal results. The best performance was obtained by using the Radial Basis Function (RBF) kernel with a total accuracy of 77.74%. Parameter tuning by adjusting the Cost value did not provide significant changes in each kernel used due to the high complexity of land cover. The use of partial polarimetry and Eigenvalue decomposition were not fully effective in classifying land cover in complex areas.
Keyword: Land Cover, Rural, Sentinel-1, Support Vector Machines

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: