Judul: Identification of Coffee Plants (Coffea) West Java based on Machine Learning Landsat-8 Satellite Imagery using SVM and Random Forest
Abstrak: Identifikasi dilakukan dengan memanfaatkan platform Google Earth Engine (GEE) untuk kepentingan pemetaan perkebunan agar terjadi keharmonisan data antara data pusat maupun daerah dan mengetahui tingkat kesesuaian lahan dengan karakteristik kopi. Tujuan penelitian yaitu mengidentifikasi dan memetakan lahan perkebunan kopi dengan memanfaatkan citra satelit Landsat-8 pada platform GEE serta menganalisis parameter prediktor yang sesuai untuk mengidentifikasi sebaran tanaman kopi. Prosedur penelitian dilakukan dalam 6 tahap, yaitu tahap persiapan data, prapengolahan citra, pengolahan citra, pengolahan data, analisis spasial, dan pengujian akurasi. Hasil penelitian menunjukkan prediktor utama yang berkontribusi besar dalam membedakan karakteristik tanaman kopi yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Elevasi, dan Forest Canopy Density (FCD). Identifikasi menghasilkan luas sebaran tanaman kopi pada tiap daerah di Jawa Barat dan menghasilkan tingkat estimasi luas lahan yang berbeda dari data yang diperoleh pada Badan Pusat Statistik (BPS) daerah dengan metode Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest masing-masing sebesar 59.146 ha dan 167.011 ha. Tingkat akurasi yang dihasilkan berbeda pada metode SVM dan Random Forest. Metode SVM dan metode Random Forest masing-masing menghasilkan tingkat Overall Accuracy sebesar 90% dan 78% serta Kappa Coefficient sebesar 0,88 dan 0,74. Tingkat akurasi berupa data training dan data validasi pada kelas tutupan lahan kopi dengan metode SVM dan Random Forest menghasilkan nilai yang berbeda. Pada metode SVM menghasilkan nilai data training dan data validasi cukup signifikan yaitu 37,5% dan 0 persen. Sedangkan pada metode Random Forest menghasilkan akurasi yang lebih baik dengan nilai data training dan data validasi sebesar 43,75% dan 75%. Identifikasi dengan menggunakan teknik Remote Sensing merupakan suatu kemudahan dalam proses pengumpulan data yang diperoleh secara langsung pada Platform GEE.
Keyword: Google Earth Engine, Remote Sensing, SVM, Prediktor, Kopi, Jawa Barat

Judul: Identification of Coffee Plants in East Java Based on Machine Learning CART Using Sentinel-2 and Landsat-8 Satellite Imagery
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris dimana sektor pertanian dan perkebunan berperan besar dalam kontribusi perekonomian nasional, salah satunya adalah kopi. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) nasional, provinsi dalam angka, maupun kabupaten/kota dalam angka, ketiganya memiliki jumlah luasan tanaman kopi yang berbeda. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan pendataan yang masih dilakukan secara subjektif. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi tanaman kopi secara objektif, cepat, dan murah dengan menggunakan penginderaan jauh. Proses identifikasi yang dilakukan berbasis metode machine learning Classification and Regression Tree (CART) dengan citra satelit Sentinel-2 dan Landsat-8 dengan menganalisis predictors yang dapat digunakan dan memetakan persebaran perkebunan kopi menggunakan Google Earth Engine (GEE). Hasil penelitian menunjukkan predictors penting dalam proses identifikasi tanaman kopi adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Forest Canopy Dencity (FCD), dan elevasi. Total luasan tanaman kopi yang didapat dengan menggunakan citra satelit Sentinel-2 menunjukkan overestimated 148%, sedangkan dengan menggunakan citra satelit Landsat-8 menunjukkan overestimated 1%. Akurasi yang didapat sebesar 60% untuk Sentinel-2 dan 40% untuk Landsat-8. Hasil akurasi masih rendah dikarenakan data sampling kurang mewakili data keseluruhan.
Keyword: tanaman kopi, identifikasi, penginderaan jauh, machine learning, google earth engine

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: