Judul: Indication of Coffee Plantation Distribution in West Java using Google Earth Engine Machine Learning Classifiers
Abstrak: Penggunaan big data dan machine learning adalah bagian dari apa yang dikenal dengan Agriculture 4.0 yang mana akan dicapai melalui pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data spatio-temporal secara real-time pada semua aspek industri pertanian. Kontribusi perkebunan kopi terhadap perekonomian nasional semakin meningkat pesat. Salah satu cara untuk mendukung terciptanya lingkungan investasi yang kondusif adalah dengan penyediaan data dan informasi yang berkualitas sebagai acuan kebijakan dan pengambilan keputusan. Kopi adalah tanaman yang tumbuh di bawah naungan pohon lain. Tantangan besar dalam pemetaan kebun kopi adalah pemisahan kelas hutan dari kopi. Kesamaan spektral antara sistem kopi dan hutan bahwa pemrosesan citra alternatif dan teknik klasifikasi diperlukan untuk meningkatkan akurasi secara keseluruhan. Google Earth Engine digunakan sebagai platform untuk mendapatkan kumpulan data indeks vegetasi dan non-vegetasi berbasis Sentinel-2A dan dilanjutkan dengan model klasifikasi. Algoritma Random Forests, CART, dan SVM, serta teknik ensemble Max, Med, dan Min digunakan untuk klasifikasi kebun kopi. CART memiliki akurasi validasi tertinggi dengan overall accuracy 0,88; user’s accuracy 0,81; producer’s accuracy 0,84; koefisien Kappa 0,73; TSS 0,74; overprediction rate 0,19; dan underprediction 0,15. Total luas perkebunan kopi yang diklasifikasi menggunakan algoritma CART di Provinsi Jawa Barat adalah sebesar 53.284 ha. Lima kabupaten/kota teratas yang memiliki wilayah perkebunan kopi terluas di Jawa Barat adalah Garut (10.537 ha), Cianjur (10.015 ha), Sukabumi (7090 ha), Bandung (6576 ha), dan Tasikmalaya (4512 ha)., The use of big data and machine learning is part of Agriculture 4.0 which will be achieved through the collection, processing and analysis of real-time spatio-temporal data on all aspects of the agricultural industry. The contribution of coffee plantations to the national economy is increasing rapidly. One way to support a conducive investment environment is the provision of quality data and information as references for policy and decision-making. Coffee is planted in the shade of a tree. The big challenge in mapping coffee plantations is the separation of forest classes from coffee. Spectral similarities between coffee and forest systems suggest that alternative image processing and classification techniques might be needed to improve the overall classification. Google Earth Engine is used as a platform to obtain a Sentinel-2A-based vegetation and non-vegetation indices dataset and continue with the classification model. Random Forest, CART, SVM algorithms and Max, Med, and Min ensemble techniques are used to classify coffee plantations. CART has the highest validation accuracy with overall accuracy 0,88; user's accuracy 0,81; producer's accuracy 0,84; Kappa coefficient 0,73; TSS 0,74; overprediction rate 0,19; and underprediction 0,15. As result, the indication of the total coffee plantation area in West Java Province is 53.284 ha. The top 5 districts have the largest coffee plantation area as follows Garut (10.537 ha), Cianjur (10.015 ha), Sukabumi (7090 ha), Bandung (6576 ha), and Tasikmalaya (4512 ha).
Keyword: ensemble, Google Earth Engine, Jawa Barat, machine learning, Perkebunan Kopi

Judul: Identifikasi Tanaman Kopi di Provinsi Jawa Barat Berbasis Machine Learning Random Forest Dengan Citra Satelit Sentinel-2 dan Landsat-8
Abstrak: Kopi merupakan komoditas yang penting baik bagi Indonesia maupun dunia. Namun demikian mengacu kepada data Badan Pusat Statistik (BPS) wilayah Provinsi Jawa Barat, masih terdapat perbedaan data luas tanaman kopi antara data BPS kabupaten/kota dengan provinsi. Oleh karenanya identifikasi dan pemetaan tanaman kopi perlu dilakukan dengan menggunakan metode lain yang lebih objektif seperti remote sensing dengan citra satelit menggunakan platform Google Earth Engine. Identifikasi tanaman kopi di wilayah Provinsi Jawa Barat pada penilitan ini dilakukan melalui proses machine learning menggunakan algoritma random forest dengan menambahkan olahan data citra satelit dan predictors-predictors yang dianggap mampu mengidentifikasi karakteristik tanaman kopi. Hasil penelitian menunjukkan pengolahan predictors NDVI untuk mengindikasikan kelas tutupan lahan vegetasi dan non-vegetasi sebelum proses identifikasi tanaman kopi penting dilakukan. Sedangkan predictors dominan yang dapat mengidentifikasi tanaman kopi adalah elevasi dan forest canopy density. Identifikasi tanaman kopi dengan machine learning menggunakan citra satelit Sentinel-2 dan Landsat-8 dapat dilakukan. Walaupun identifikasi tersebut menunjukkan hasil yang overestimated, masing-masing sebesar 61% dan 13,3% dari data acuan BPS provinsi. Akurasi total terbaik yang diperoleh dengan metode random forest adalah 92% untuk Sentinel-2 dan 81% untuk Landsat-8. Hasil tersebut sangat dipengaruhi oleh data training yang diberikan pada saat proses pembelajaran., Coffee is an important commodity for both Indonesia and the world. However, referring to the data from the Badan Pusat Statistik (BPS) for the West Java Province, there are still have differences data between district/city and provincial BPS data about coffee plant area. Therefore, identification and mapping of coffee plants needs to be done using other more objective methods such as remote sensing with satellite imagery using the Google Earth Engine platform. Identification of coffee plants in the province of West Java in this research is carried out through a machine learning process using a random forest algorithm by adding processed satellite image data and predictors that are considered capable of identifying the characteristics of coffee plants. The results showed the processing of NDVI predictors to indicate vegetative and non-vegetated land cover classes before the coffee plant identification process was carried out. While the dominant predictors that can identify coffee plants are the height and density of the forest canopy. Identification of coffee plants by machine learning using Sentinel-2 and Landsat-8 satellite imagery can be done. Although the identification shows overestimated results of 61% for Sentinel-2 and 13.3% for Landsat-8 from reference data (provincial BPS data), respectively. The best total accuracy obtained by the random forest method is 92% for Sentinel-2 and 81% for Landsat-8. These results are strongly influenced by the training data provided during the learning process.
Keyword: Google Earth Engine, Identification, Machine Learning, Remote  Sensing, Coffee Plants

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: