Judul: Klasifikasi Lahan Gambut yang Terbakar di Kabupaten Ogan Komering Ilir Menggunakan Algoritme Random Forest dan Algoritme C5.0.
Abstrak: Kebakaran hutan atau lahan di Indonesia tidak terjadi hanya pada lahan kering saja, tetapi terjadi juga pada lahan basah seperti lahan gambut. Kebakaran di lahan gambut lebih berbahaya dan sulit diatasi dibandingkan dengan kebakaran di daerah non-gambut, selain itu dampak dari kebakaran lahan gambut sangat merugikan masyarakat. Salah satu cara yang memungkinkan kita untuk mengetahui kondisi kebakaran hutan dan lahan gambut adalah dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh. Citra satelit yang dihasilkan dari penginderaan jauh dapat dianalisis melalui proses klasifikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model klasifikasi menggunakan algoritme Random Forest (RF) dan algoritme C5.0 untuk mengklasifikasikan area lahan gambut sebelum terbakar, terbakar, dan setelah terbakar pada citra satelit Landsat 7 ETM+ dengan tanggal akusisi citra yaitu 6 September 2015. Area yang digunakan adalah Kabupaten Ogan Komering, Provinsi Sumatera Selatan. Model yang dibangun menggunakan 2 algoritme tersebut akan dianalisis untuk mengetahui algoritme yang terbaik dalam mengklasifikasi lahan gambut yang terbakar sehingga dapat dimanfaatkan untuk mengestimasi luasan lahan gambut yang terbakar. Penelitian ini terdiri dari tiga pekerjaan utama yaitu praproses citra satelit, proses klasifikasi citra dan analisis hasil klasifikasi. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa algoritme RF memiliki akurasi terbaik, yaitu sebesar 97.26% dan nilai koefisien Kappa sebesar 0.97. Algoritme C5.0 memiliki akurasi sebesar 97.10% dan nilai Kappa sebesar 0.96 serta menghasilkan 27 aturan yang dapat digunakan untuk mengetahui karakteristik band dari kelas sebelum terbakar, terbakar, dan setelah terbakar pada citra satelit Landsat 7 ETM+. Dari aturan yang dihasilkan dapat diketahui bahwa kelas sebelum terbakar memiliki nilai band 7 lebih besar dari 40 dan lebih kecil dari atau sama dengan 101, band 4 memiliki nilai lebih besar dari 73, dan band 2 memiliki nilai lebih kecil dari atau sama dengan 123. Kelas terbakar memiliki nilai band 7 lebih besar dari 78, band 4 memiliki nilai lebih besar dari 94 dan lebih kecil dari atau sama dengan 149 dan band 2 memiliki nilai lebih besar dari 75. Kelas setelah terbakar memiliki nilai band 7 lebih besar dari 40 dan lebih kecil dari atau sama dengan 166, band 4 memiliki nilai lebih kecil atau sama dengan 119 dan band 2 memiliki nilai lebih kecil dari atau sama dengan 82. Kelas awan memiliki nilai band 4 nilai lebih besar 94, dan band 2 memiliki nilai lebih besar 83. Selain itu, hasil penelitian menunjukan bahwa total estimasi luasan lahan gambut di kabupaten Ogan Komering Ilir, Sumatera Selatan pada tanggal 6 September 2015 dengan menggunakan algoritme C5.0 adalah 7 119.995 km2 pada kelas sebelum terbakar, 689.895 km2 pada kelas terbakar dan 2 155.300 km2 pada kelas setelah terbakar.
Keyword: C5.0, kebakaran hutan, klasifikasi, lahan gambut, Random Forest

Judul: Identifikasi Kebakaran Lahan Gambut di Kabupaten Ogan Komering Ilir, Sumatera Selatan MenggunakanJaringan Syaraf Tiruan
Abstrak: Kebakaran lahan gambut lebih berbahaya dibandingkan dengan kebakaran pada lahan kering. Tidak hanya kebakaran vegetasi di permukaan, lapisan gambut juga ikut terbakar dan bertahan dalam waktu yang lama sehingga menghasilkan asap tebal kehitaman. Kebakaran lahan gambut lebih sulit diatasi karena api yang terdapat di dalam lahan gambut (ground fire) sulit untuk diketahui letak sebaranya, bisa menjalar ke lokasi sekitar yang cukup jauh tanpa terlihat di permukaan atau ke tempat yang lebih dalam. Pemanfaatan teknologi remote sensing dapat memudahkan untuk mengetahui kondisi pada kebakaran lahan gambut. Citra satelit yang dihasilkan dari teknologi remote sensing dapat dimanfaatkan melalui proses klasifikasi kelas. Sistem jaringan syaraf tiruan dengan propargasi balik diterapkan dalam penilitan ini untuk mengetahui karakteristik citra satelit lahan gambut, sebelum terbakar, terbakar, dan setelah terbakar dengan kombinasi band yang digunakan. Lahan gambut terbakar memiliki karakteristik nilai digital yang tinggi dengan nilai band 7 dalam rentang 150-200, band 4 dalam rentang 120-170, dan band 2 dalam rentang 200-255 sementara lahan gambut sebelum terbakar memiliki karakteristik nilai digital yang rendah dengan nilai band 7 dalam rentang 15-30, band 4 dalam rentang 35-65, dan band 2 dalam rentang 50-60 dan lahan gambut setelah terbakar memiliki karakteristik nilai digital di antara lahan gambut terbakar dan sebelum terbakar dengan nilai band 7 dalam rentang 30-90, band 4 dalam rentang 30-140, dan band 2 dalam rentang 60-235.. Model diimplementasikan dengan perangkat lunak R. Hasil penilitian menunjukan bahwa model klasifikasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk mengidentifikasi lahan gambut terbakar dengan rata-rata akurasi sebesar 91.24% dan rata-rata presisi sebesar 92.97%.
Keyword: artificial neural networks, backpropagation, classification, peatland

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: