Judul: Identification of Coffee Plants in East Java Based on Machine Learning CART Using Sentinel-2 and Landsat-8 Satellite Imagery
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris dimana sektor pertanian dan perkebunan berperan besar dalam kontribusi perekonomian nasional, salah satunya adalah kopi. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) nasional, provinsi dalam angka, maupun kabupaten/kota dalam angka, ketiganya memiliki jumlah luasan tanaman kopi yang berbeda. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan pendataan yang masih dilakukan secara subjektif. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi tanaman kopi secara objektif, cepat, dan murah dengan menggunakan penginderaan jauh. Proses identifikasi yang dilakukan berbasis metode machine learning Classification and Regression Tree (CART) dengan citra satelit Sentinel-2 dan Landsat-8 dengan menganalisis predictors yang dapat digunakan dan memetakan persebaran perkebunan kopi menggunakan Google Earth Engine (GEE). Hasil penelitian menunjukkan predictors penting dalam proses identifikasi tanaman kopi adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Forest Canopy Dencity (FCD), dan elevasi. Total luasan tanaman kopi yang didapat dengan menggunakan citra satelit Sentinel-2 menunjukkan overestimated 148%, sedangkan dengan menggunakan citra satelit Landsat-8 menunjukkan overestimated 1%. Akurasi yang didapat sebesar 60% untuk Sentinel-2 dan 40% untuk Landsat-8. Hasil akurasi masih rendah dikarenakan data sampling kurang mewakili data keseluruhan.
Keyword: tanaman kopi, identifikasi, penginderaan jauh, machine learning, google earth engine

Judul: Identifikasi Tanaman Kopi di Provinsi Sumatera Utara Berbasis  Metode Machine Learning Naïve Bayes dan CART dengan Citra  Satelit Landsat-8
Abstrak: Kopi adalah salah satu komoditas perkebunan yang memegang peranan cukup penting dalam perekonomian Indonesia yang berkontribusi pada kinerja perdagangan dan peningkatan nilai tambah. Mengacu dengan data Badan Pusat Statistika (BPS), data luas kopi masih terdapat perbedaan antara data BPS Provinsi dengan Kabupaten. Sehingga dilakukan identifikasi dan pemetaan tanaman kopi dengan menggunakan metode yang lebih objektif seperti remote sensing dengan citra satelit yang tersedia di platform Google Earth Engine. Pada penelitian ini proses identifikasi dilakukan dengan menggunakan machine learning dengan algoritma naïve bayes dan Classification and Regression Tree (CART) ditambah pengolahan dari citra satelit dan predictors yang mampu mengidentifikasi karakteristik kopi. Analisis trial and error menunjukkan predictors utama yang berkontribusi besar dalam membedakan karakteristik tanaman kopi adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Forest Canopy Density (FCD) dan elevasi. Identifikasi tanaman kopi dengan machine learning naïve bayes dan CART mendapatkan hasil underestimated dan overestimated, masing-masing metode menghasilkan sebesar 28,9% dan 14% dari data BPS provinsi. Hasil akurasi untuk tanaman kopi dengan metode naïve bayes untuk akurasi training sebesar 43% dan validasi sebesar 0% sedangkan metode CART untuk akurasi training sebesar 68,75% dan validasi sebesar 75%.
Keyword: Coffee, Identification, Machine Learning, Remote Sensing, Google Earth Engine

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: