Judul: Klasifikasi Citra Sentinel-1A untuk Identifikasi Tanaman Bawang Putih Menggunakan Algoritme Pohon Keputusan di Sembalun Lombok Timur.
Abstrak: Bawang putih (Allium sativum) merupakan salah satu komoditas penting dalam subsektor hortikultura di Indonesia yang memiliki banyak manfaat. Kebutuhan akan konsumsi bawang putih pun cenderung mengalami peningkatan tetapi, tidak diikuti dengan peningkatan jumlah produksi bawang putih dalam negeri. Saat ini, Kementrian Pertanian (Kementan) menargetkan swasembada bawang putih di tahun 2030 dengan meningkatkan lahan perkebunan di Kecamatan Sembalun, Lombok Timur yang merupakan kawasan sentra bawang putih. Oleh karena itu, pemetaan kawasan potensial untuk penanaman bawang putih perlu dilakukan, salah satunya dengan menerapkan teknologi penginderaan jauh. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi lahan tanaman bawang putih dan yang bukan lahan tanaman bawang putih di Sembalun. Data yang digunakan adalah Citra Sentinel-1A. Algoritme Decision tree C5.0 digunakan untuk mengklasifikasikan citra Sentinel-1A. Model klasifikasi yang dihasilkan memiliki akurasi terbaik yang berkisar antara 76-78% dan nilai koefisien kappa 0.44 hingga 0.56. Atribut Sentinel-1A (SAR) yang berpengaruh terhadap klasifikasi citra ini adalah atribut dengan kombinasi band (VV+VH)/2 diikuti dengan atribut band VV.
Keyword: bawang putih, decision tree, klasifikasi citra, penginderaan jauh, Sentinel-1A

Judul: Penerapan Algoritme Maximum Likelihood dan k-Nearest Neighbour untuk Identifikasi Lahan Bawang Putih Menggunakan Citra Sentinel-1A
Abstrak: Komoditas bawang putih (Allium sativum) di Indonesia dikenal memiliki banyak khasiat. Seiring dengan pertumbuhan penduduk, konsumsi bawang putih juga semakin meningkat. Namun, ketersediaannya belum mencukupi seluruh permintaan yang ada. Kementerian Pertanian merencanakan swasembada bawang putih pada 2030 di salah satu sentra penanaman bawang putih Kecamatan Sembalun, Lombok Timur untuk memenuhi permintaan dengan meningkatkan lahan perkebunan. Sehingga penelitian lanjutan untuk identifikasi lahan bawang putih menjadi penting. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritme yang dapat mengindentifikasi lahan bawang putih menggunakan citra Sentinel-1A di Kecamatan Sembalun, Lombok Timur. Model klasifikasi dibuat menggunakan algoritme k-Nearest Neighbour (kNN) dan Maximum Likelihood Classification (MLC). Model klasifikasi memiliki akurasi terbaik yaitu 78,81% pada algoritme kNN dengan koefisien kappa 0,58 dan 76,31% pada algoritme MLC dengan koefisien kappa 0,53. Berdasarkan hasil tersebut, penelitian ini menyimpulkan bahwa mode klasifikasi tersebut dapat mengidentifikasi lahan bawang putih., The commodity of garlic (Allium sativum) in Indonesia is known to have many health benefits. Along with population growth, the consumption of garlic is increasing. However, its availability is not sufficient for all existing demands. In 2030, The Ministry of Agriculture plans to achieve garlic self-sufficiency in one of the centre garlic field in Sembalun District, East Lombok by enlarging the area. Therefore, further research to identify garlic field is important. This study aims to apply classification algorithms that can identify garlic fields using Sentinel-1A imageries in Sembalun District, East Lombok. The classification model is created using the k-Nearest Neighbour (kNN) algorithm and Maximum Likelihood Classification (MLC). The classification models have the best accuracy 78,81% for the kNN algorithm with a kappa coefficient of 0,58 and 76,31% for the MLC algorithm with a kappa coefficient of 0,53. Based on these results, this study concludes that the classification model is able to identify garlic fields.
Keyword: garlic, k-nearest neighbour, classification, maximum likelihood classification, sentinel-1A

Judul: Approximation of the Median of Poisson Distribution Using the Relation of Poisson-Gamma Distribution
Abstrak: A major drawback of median is that median cannot usually be defined in closed form, even in the cases where their distribution functions are known. This study gives an approximation of the closed form for the median of the Poisson distribution by using the relation of Poisson-Gamma distribution. The approximation uses elementary techniques based on the monotonicity of certain sequences involving tail probabilities of the Poisson distribution and the Central Limit Theorem. Furthermore, a closed form expression for the mean absolute deviation 􀜧|􀜰􀰒 􀵆 􀜯􀝁􀝀􁈺􀜰􀰒􁈻| is also studied. The median is relevant because of the fact that it minimizes the mean absolute deviation of a Poisson random variable (􀜰􀰒􁈻 by considering median as central tendency.
Keyword: