Judul: Comparative of Classification Algorithms for Detecting Nitrogen Needs of Rice Plants Based on Multi-spectral drone Image Data
Abstrak: Optimalisasi penggunaan pupuk Nitrogen (N) sangat penting untuk meningkatkan produktivitas tanaman padi. Untuk mengetahui jumlah pupuk yang diperlukan oleh tanaman padi, petani umumnya menggunakan Bagan Warna Daun (BWD) dengan cara mencocokkan warna daun padi dengan warna pada BWD secara manual. Namun, hal ini sangat memakan waktu. Salah satu strategi untuk meningkatkan efisiensi penentuan kebutuhan pupuk N adalah dengan menggunakan Multi-spectral Drone. Drone digunakan untuk mengambil citra multispectral, kemudian citra ini digunakan untuk menentukan kebutuhan pupuk N. Penelitian ini membandingkan beberapa algoritma klasifikasi untuk memodelkan kebutuhan pupuk N dari data citra multispectral, dengan menggunakan ground truth dari penskalaan BWD. Algoritma klasifikasi yang dibandingkan yaitu Decision Tree (DT), Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), dan K-Nearest Neighbour (KNN). Kinerja kelima algoritma klasifikasi diukur dengan metrik evaluasi accuracy, recall, precision dan F1 score. Ditemukan bahwa model klasifikasi terbaik adalah algoritma Decision Tree (DT) dengan akurasi 98,58%, recall 96,71%, precision 96,06%, dan F1 score 96,18%.
Keyword: algoritma klasifikasi, bagan warna daun, Multi-spectral Drone, padi

Judul: Performance Comparison of Feature Selection Algorithm to Detect Nitrogen Needs of Rice Plants based on Multi-spectral Drone Image Data
Abstrak: Pendeteksian kebutuhan nitrogen tanaman padi dapat dilakukan menggunakan citra yang diperoleh dari drone multi-spectral. Citra multi-spectral memiliki spektrum frekuensi dan panjang gelombang (band) yang luas, yang digunakan sebagai fitur dalam mendeteksi kebutuhan nitrogen padi. Namun, penggunaan semua fitur dapat meningkatkan beban komputasi dan mengurangi akurasi klasifikasi, sehingga algoritma dimensionality reduction atau feature selection perlu diterapkan untuk mengurangi redundansi fitur dan meningkatkan akurasi. Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi kebutuhan nitrogen tanaman padi, drone multi-spectral diterbangkan pada ketinggian 50 m di atas lahan sawah seluas 239 m x 204 m, sehingga terdapat 1495 grid dalam lahan sawah tersebut. Ground truth pendeteksian kebutuhan nitrogen sawah merupakan informasi warna daun padi berdasarkan Bagan Warna Daun (BWD) yang diambil untuk merepresentasikan kebutuhan nitrogen lahan per grid berukuran 4x4 m2. Pada penelitian ini, empat metode pemrosesan fitur dibandingkan, yaitu Principal Component Analysis (PCA) sebagai dimensionality reduction, Greedy, Gini-index, dan F-score sebagai feature selection. Fitur-fitur yang terpilih kemudian digunakan dalam mendeteksi kebutuhan nitrogen padi menggunakan algoritma klasifikasi random forest. Hasil simulasi menunjukkan bahwa klasifikasi tanpa pemrosesan fitur menghasilkan akurasi sebesar 95,59%, presisi sebesar 94,92%, recall sebesar 95,59% dan F1-score sebesar 95,59%. Kombinasi algoritma seleksi fitur, reduksi dimensionalitas, dan K-fold cross validation dapat meningkatkan kinerja algoritma, dengan nilai akurasi meningkat 4% menjadi 99,69%, presisi meningkat 4% menjadi 99,83%, recall meningkat 4% menjadi 99,69%, dan F1-score meningkat 4% menjadi 99,69% dibandingkan tanpa menggunakan metode praproses fitur dan Kfold cross validation.
Keyword: nitrogen, padi, random forest, multi-spectral, seleksi fitur

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: