Judul: Pendugaan Area Kecil Berhirarki untuk Luas Panen Padi Berbasis Survei KSA-BPS dengan Memanfaatkan Citra Satelit LANDSAT 8
Abstrak: Informasi yang akurat tentang perhitungan luas panen padi sangat dibutuhkan oleh pemerintah sebagai acuan dalam pengambilan kebijakan pertanian yang tepat sasaran. Di Indonesia, data area panen padi diperoleh melalui pengamatan survei Kerangka Area Sampling (KSA). Pengamatan KSA mengelompokkan kondisi lahan tanaman padi menjadi delapan label KSA: vegetatif awal, vegetatif akhir, generatif, panen, persiapan lahan, puso, sawah bukan padi, dan bukan sawah. Berdasarkan kondisi lahan tersebut, luas panen padi dapat dihitung melalui perkalian proporsi kelas panen dengan luasan sawah padi. Oleh karena itu, proses klasifikasi lahan tanaman padi menjadi salah satu bagian penting untuk memperoleh perhitungan luas panen padi yang akurat. Pada penelitian ini mengembangkan tiga kajian yang membahas tentang metode dan model pengklasifikasian kondisi lahan pada label KSA secara lebih objektif dan efisien, dengan memanfaatkan informasi dari big data penginderaan jauh yaitu satelit LANDSAT 8. Selain mengembangkan model pengklasifikasian, tujuan utama dalam penelitian ini adalah menduga luas panen padi pada area kecil yaitu kecamatan, karena informasi luas panen padi di tingkat kecamatan sangat dibutuhkan dalam beberapa program pemerintah. Namun saat ini, pendugaan langsung dari Survei KSA tidak bisa dilakukan karena ukuran contohnya yang tidak representatif di tingkat kecamatan. Kajian pertama pada penelitian ini mengembangkan metode reklasifikasi label KSA melalui model logit. Model logit yang diusulkan terdiri atas satu model logit biner dan empat model logit multinomial dari reklasifikasi label KSA. Selain itu, pada kajian pertama ini juga dikembangkan teknik imputasi untuk menangani data hilang yang cukup besar dari perekaman data satelit LANDSAT 8 yang tidak tersedia (NA) akibat adanya tutupan awan. Hasil penelitian memperoleh dua model terbaik untuk klasifikasi fase panen padi, yaitu model ketiga, dan kelima. Model ketiga direkomendasikan sebagai model yang memiliki kinerja yang paling baik dari pengembangan metode reklasifikasi. Model ini mampu mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi dalam survei KSA dengan tingkat sensitifitas yang paling tinggi untuk fase panen dibandingkan model reklasifikasi lainnya. Model kelima juga merupakan model yang memiliki kinerja klasifikasi yang baik dalam mengamati fase pertumbuhan padi, namun model ini tidak bisa mewakili kondisi keseluruhan dari lahan survei KSA, dan hanya terbatas untuk konsisi lahan sawah padi saja. Secara umum, indeks spektral LANDSAT 8 yang memberikan kontribusi paling signifikan terhadap fase panen adalah EVIt, NDBIt-1, dan MNDWIt-1. Metode reklasifikasi yang digunakan mampu meningkatkan kinerja klasifikasi namun hasilnya belum memuaskan karena masih berada dibawah 80%. Hal ini disebabkan karena adanya masalah ketidakseimbangan kelas yang ekstrim pada data multikelas dari hasil survei KSA. Pada kajian kedua dikembangkan metode resampling untuk mengatasi masalah multikelas yang tidak seimbang dalam survei KSA pada model klasifikasi ensemble. Metode resampling yang digunakan pada kajian kedua ini adalah metode resampling sintetik dan Hybrid, yaitu Random Over Sampling (ROS) dan SCUT SMOTE and Cluster-based Undersampling Technique (SCUT). Dua metode resampling ini diterapkan ke dalam model ensemble, yaitu bagging dan random forest (RF), yang ditujukan untuk peningkatan kinerja klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ROS-RF berkinerja baik dalam mengklasifikasikan dataset multikelas yang tidak seimbang pada KSA. Ukuran kinerja klasifikasi yang diperoleh dari metode ROS-RF yaitu akurasi (90%), rata-rata sensitivitas (90%), rata-rata spesifisitas (99%), dan rata-rata akurasi seimbang (94%). Peubah penting dengan peringkat tertinggi berdasarkan Mean Decrease Gini (MDG) adalah
Keyword: h-likelihood, Indeks Spektral, Kerangka Sampel Area, LANDSAT 8, Model Binomial-Normal Berhirarki, Teknik Imputasi

Judul: A Study on Accuracy of Paddy Harvest Area Estimation on Area Sampling Frame Method
Abstrak: Ketidaksinkronan data beras nasional hingga tahun 2017 diduga disebabkan perbedaan metode perhitungan yang dilakukan antar instansi pemerintahan. Badan Pusat Statistik (BPS) selaku instansi yang paling bertanggung jawab terhadap data beras nasional, melakukan pengumpulan data luas tanaman padi menggunakan metode pendugaan statistik pertanian padi (SP-Padi). Metode pendugaan tersebut sangat berpotensi terpengaruhi unsur subjektif dari berbagai pihak. Pengembangan metode baru untuk mengatasi hal ini sudah dimulai oleh pemerintah sejak tahun 1993. Pada tahun 2018 metode yang diberi nama kerangka sampel area (KSA) ditetapkan penggunaannya secara resmi oleh pemerintah dibawah koordinasi BPS. Metode KSA membagi wilayah ke dalam bentuk grid yang terbagi menjadi blok berukuran 6 km x 6 km, segmen berukuran 300 m x 300 m, dan subsegmen berukuran 100 m x 100 m. Stratifikasi diterapkan pada lahan sawah pada setiap poligon segmen. Stratifikasi yang dibentuk terbagi menjadi empat kelompok besar, yaitu poligon-poligon bukan persawahan (Strata-0/S0), poligon-poligon persawahan irigasi (Strata-1/S1), poligon-poligon sawah non-irigasi/tadah hujan (Strata-2/S2), dan poligon-poligon lahan kering untuk tanaman pangan yang biasa disebut dengan tegalan (Strata-3/S3). Desain pemilihan sampel yang digunakan adalah aligned systematic random sampling dengan memperhatikan ambang jarak (threshold). Pada setiap sampel segmen terpilih dilakukan pengamatan kategori fase pertumbuhan padi setiap bulan pada sembilan titik pusat subsegmen. Metode baru ini memiliki beberapa isu terkait metodologi yang digunakan dalam penentuan metode penarikan contoh (sampling). Isu pertama adalah penyusunan blok, segmen, dan subsegman yang berbentuk grid, padahal kondisi lahan hampir seluruhnya tidak teratur dan banyak segmen yang areanya tidak 100% lahan sawah. Isu kedua adalah apakah pengambilan 5% segmen pada blok terpilih sudah bersifat representative. Isu ketiga adalah apakah sembilan titik pengamatan pada subsegmen bisa mewakili seluruh area subsegmen. Terakhir, biaya operasional yang cukup tinggi untuk membiayai enumerator mendatangi titik-titik amatan. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji evaluasi akurasi luas panen padi pada metode KSA melalui proses simulasi penarikan contoh metode KSA dengan berbagai skenario. Skenario yang dibangkitkan terbagi menjadi dua jenis, yaitu skenario keragaman proporsi strata pada segmen terpilih (empat skenario) dan skenario keragaman proporsi status panen petakan pada subsegmen (lima skenario). Kedua jenis skenario dikombinasikan sehingga terdapat 20 kombinasi skenario yang disimulasikan. Dari hasil simulasi didapatkan bahwa rataan persentase selisih antara luas panen populasi dan luas panen contoh terhadap luas lahan kecamatan adalah sebesar 0,00062% dan nilai mean square error (MSE) sebesar 0,0041%. Rataan persentase selisih luas panen yang mendekati nol bisa dianggap sebagai tidak adanya bias pada metodologi ini, hal ini juga didukung dengan nilai MSE yang sangat kecil. Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa metodologi KSA yang dilakukan oleh BPS merupakan metode yang tak bias dan sudah cukup baik mengakomodasi berbagai keragaman kondisi sebaran strata pada setiap daerah. Selain itu, penerapan KSA dapat juga dikombinasikan dengan citra satelit yang sudah dikenal memiliki banyak informasi vegetasi yang potensial untuk digunakan dalam klasifikasi tanaman. Data citra satelit yang dapat diunduh secara gratis tersebut berpotensi meningkatkan efektivitas operasional dengan mengurangi frekuensi kedatangan enumerator ke titik-titik amatan. Dengan mempertimbangkan umur tanam padi sekitar 100-120 hari, penggunaan citra satelit pada operasional metode KSA dapat mengurangi pengamatan menjadi hanya dua bulan sekali atau paling lama tiga bulan sekali., There was unsynchronized national rice data until 2017,
Keyword: citra satelit, kerangka sampel area, luas panen padi, simulasi

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: