Judul: Classification of Paddy Growth Phase Based on Landsat-8 Image with Convolutional Neural Network Algorithm
Abstrak: Salah satu komponen yang terkait dengan isu ketahanan pangan adalah penyediaan data pertanian. Pada tahun 2018, surplus produksi beras mencapai 2,80 juta ton tetapi pada saat yang sama impor beras mencapai 2,25 juta ton. Overestimasi pada data produksi padi dapat bersumber dari data produktivitas dan luas panen. Hal ini mendorong adanya upaya pemantauan fase pertumbuhan padi agar dapat memprediksi produksi beras dengan lebih akurat. Salah satu instansi pemerintahan yang melakukan pemantauan fase tumbuh padi, khususnya panen adalah BPS dengan metode kerangka sampel area (KSA). Kelemahan dari metode ini adalah membutuhkan biaya yang besar dan waktu yang lama karena harus mengamati titik sampel pada lahan sawah setiap bulannya. Penggunaan citra resolusi tinggi dapat menjelaskan informasi yang lebih detail mengenai lahan sawah yang memiliki fase tumbuh berbeda-beda. Jadi, pengamatan pada titik KSA tidak perlu dilakukan setiap bulan. Penelitian ini mengusulkan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi area sawah PT. Sang Hyang Seri berdasarkan citra Landsat-8 selama periode November 2015 – Maret 2017. Eksperimen dilakukan terhadap hyperparameter epoch untuk mendapatkan akurasi yang optimal. Eksperimen tersebut dilakukan 3 tahap. Tahap 1 menggunakan 10 epoch, tahap 2 menggunakan 30 epoch dan tahap 3 menggunakan 50 epoch. Evaluasi model klasifikasi menggunakan confusion matrix. Penelitian ini juga membandingkan hasil dari penelitian sebelumnya yang menggunakan metode multiclass rotation forest. Hasil penelitian menunjukkan akurasi model CNN semakin tinggi dan kesalahan klasifikasi akan semakin berkurang jika menggunakan nilai epoch yang besar. Akurasi terbaik didapatkan sebesar 80,37% untuk 50 epoch. Berdasarkan confusion matrix pada 50 epoch, didapatkan nilai sensitivitas sebesar 78,50%, spesifisitas sebesar 90,35% dan nilai kappa sebesar 0,68. Hasil perbandingan metode CNN dengan multiclass rotation forest diperoleh hasil bahwa model CNN lebih baik digunakan untuk mengklasifikasikan fase tumbuh padi pada area sawah PT. Sang Hyang Seri. Hal ini dapat dibuktikan dengan nilai geometric mean model CNN sebesar 83,04 lebih tinggi dibandingkan dengan model multiclass rotation forest dengan interaksi antar peubah band sebesar 81,19 ataupun model rotation forest tanpa interaksi sebesar 78,26.
Keyword: Landsat-8, Epoch, Convolutional Neural Network, Akurasi

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: Definisi zat besi ( Fe ) pada anak babi
Abstrak: Dalam bidang sub sektor peternakan, ternak babi mempunyai prospek yang cukup baik untuk dikembangkan dalam rangka meningkatkan eksport non migas. Namun anak-anak babi yang sedang menyusu sering mengalami defisiensi zat besi (Fe). Bila masalah ini tidak segera ditanggulangi, peternak akan mengalami kerugian. Zat besi dapat diperoleh dari makanan yang berasal dari hewan (tepung tulang, tepung ikan, tepung daging, "skimmed milk"); tumbuh-tumbuhan (leguminosae, rumput-rumputan, biji-bijian) dan mineral alam (Girindra, 1979). Dalam tubuh hewan, zat besi berperanan sebagai pembawa 02 ke seluruh jaringan, juga sebagai pembawa oksigen pernafasan di dalam sel urat daging (Underwood, 1981). Dalam duodenum dan yeyenum bagian atas, besi dalam bentuk ferro akan diserap. Penyerapan ini akan diatur berdasarkan teori "mucosal block" dari Granick. Kemudian dalam plasma darah, besi akan berikatan dengan B₁ globulin dan membentuk transferrin, yang akan segera dibawa ke seluruh jaringan. Kelebihan besi akan diikat oleh apoferritin dan membentuk ferritin yang ditimbun sebagai besi cadangan, terutama di hati. Bila kapasitas besi yang dapat disimpan sebagai ferritin telah jenuh, maka besi akan ditimbun sebagai hemosiderin. Zat besi dalam jumlah yang sedikit akan diekskresikan melalui pengelupas- an epitil, tinja, air kemih, cairan empedu, keringat. ...
Keyword: