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: Machine Learning Modeling of Satellite Imagery Data for Predicting Paddy Growth Phases
Abstrak: Padi memegang peranan penting bagi masyarakat Indonesia. Data padi yang akurat dapat membantu pemerintah dalam menyusun perencanaan, mengeksekusi program, dan membuat keputusan yang tepat. Saat BPS menyediakan data padi berdasarkan metode Kerangka Sampel Area (KSA), masih ada masalah di titik sampel KSA yang nilai pengamatannya tidak tercatat oleh petugas survei. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun model klasifikasi terbaik untuk menduga data KSA padi yang tidak terdata tersebut. Labelnya yaitu data KSA padi Kabupaten Serang tahun 2018 sedangkan fiturnya berasal dari citra satelit Landsat-8 dan Sentinel-2. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui fitur mana yang lebih baik antara berbasis kombinasi citra Landsat-8 dan Sentinel-2 atau berbasis citra Landsat-8 saja. Performa dari dua teknik machine learning, random forest dan Support Vector Machine (SVM), juga akan diperbandingkan. Pada penelitian ini, dibangun model klasifikasi 2 tahap. Model klasifikasi tahap 1 bertujuan untuk mengidentifikasi sawah padi. Kelasnya yaitu sawah padi, sawah bukan padi, dan bukan sawah. Model klasifikasi tahap 2 bertujuan untuk mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi. Kelasnya terdiri atas vegetatif awal, vegetatif akhir, generatif, panen, persiapan lahan, dan puso. Data dibagi menjadi data uji dan data latih. Data latih adalah data dari bulan Januari sampai September 2018 dan Data uji adalah data dari bulan Oktober sampai Desember 2018. Permasalahan ketidakseimbangan kelas ditangani dengan teknik SMOTE+TL. Sebelum model klasifikasi terbentuk, 1239 fitur dibangkitkan pada feature engineering. Jumlah tersebut diperoleh dari agregasi 18 indeks spektral Sentinel-2 dengan 38 jenis agregasi dan 15 indeks spektral Landsat-8 dengan 37 jenis agregasi. Proses seleksi fitur pada klasifikasi 2 tahap saling bebas sehingga memungkinkan model klasifikasi tahap 1 dan tahap 2 memiliki fitur yang berbeda. Fitur dipilih menggunakan teknik stepwise forward selection and backward elimination yang memaksimalkan nilai MCC model. Indeks spektral pembentuk fitur tidak boleh ada yang saling berkorelasi kuat untuk menghindari overfitting pada model. Fitur terseleksi digunakan untuk membangun model RFL8, RFL8S2, SVML8, SVML8S2 baik pada klasifikasi tahap 1 maupun tahap 2. Inisial RF atau SVM pada nama model artinya model tersebut menggunakan metode random forest atau Support Vector Machine. Inisial L8 atau L8S2 artinya fiturnya dari Landsat-8 saja atau kombinasi antara Landsat-8 dan Sentinel-2. Model dengan MCC yang tertinggi dipilih sebagai model terbaik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model RFL8S2 merupakan model klasifikasi terbaik untuk tahap 1 dan tahap 2. Pada kasus ini, metode random forest mengungguli SVM pada 2 tahap klasifikasi tersebut. Penambahan fitur berbasis citra Sentinel-2 ke model klasifikasi fase pertumbuhan padi dengan fitur berbasis citra Landsat-8 meningkatkan MCC sebesar 6%. Pada klasifikasi tahap 1, performa model RFL8S2 dalam memprediksi sawah padi, sawah bukan padi, dan bukan sawah memiliki akurasi 0,95 dan MCC 0,84. Pada klasifikasi tahap 2, performa model RFL8S2 dalam memprediksi fase pertumbuhan padi memiliki akurasi 0,87 dan MCC 0,73. Namun, model masih kesulitan dalam memprediksi kelas persiapan lahan dan puso. Kesulitan tersebut disebabkan oleh kurangnya sampel di kelas-kelas tersebut dan kesamaan bentuk fisiknya dengan kelas lain. Hasil dari proses pengujian menunjukkan bahwa model klasifikasi 2 tahap RFL8S2 memiliki kinerja yang baik dalam mengestimasi kelas asli dari data KSA. Dengan akurasi global 0,84, model dapat memprediksi 84% data uji sesuai dengan kelas aktualnya. Sebagian besar
Keyword: Area Sampling Frame, Landsat-8, paddy growth phases classification, Sentinel-2

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: