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: 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: Characterization of CoCrMo alloy with titanium nitride and hydroxyapatite-chitosan coating
Abstrak: Endoprosthetic is moving tool for implant in the body, made of metals or polymers. Stainless steel, Co-based alloys, and Ti materials are widely used for implant materials. Co alloy used is CoCrMo which has excellent properties such as good biocompatibility, corrosion resistant, good mechanical properties such as hardness, strength, and high wear resistance, supporting its utilization as an implant material. CoCrMo alloy was synthesized using tri arc furnace with heating temperature of 3000 °C. TiN coating using plasma sputtering and nitriding method, characterized by a layer of gold. The content of Ti in the layer was 3.85% (w/w), whereas the content N was difficult to determine. Hydroxyapatite (HAp) was synthesized using wet method with Ca source of chicken eggshell and P source of H3PO4 80%. HAp-chitosan composite coating aimed at improving the biocompatibility and corrosion resistance of CoCrMo. In vitro test showed that CoCrMo with TiN and HAp-chitosan coating had excellent corrosion resistance in liquid medium infusion, whereas samples HAp and CoCrMo with TiN coatings and HAp-chitosan had high level of toxicity in endothelial cell culture tests.
Keyword: