Judul: Classification of Paddy Growth Phase Based on Landsat-8 Image with Convolutional Neural Network Algorithm
Abstrak: Salah satu komponen yang terkait dengan isu ketahanan pangan adalah penyediaan data pertanian. Pada tahun 2018, surplus produksi beras mencapai 2,80 juta ton tetapi pada saat yang sama impor beras mencapai 2,25 juta ton. Overestimasi pada data produksi padi dapat bersumber dari data produktivitas dan luas panen. Hal ini mendorong adanya upaya pemantauan fase pertumbuhan padi agar dapat memprediksi produksi beras dengan lebih akurat. Salah satu instansi pemerintahan yang melakukan pemantauan fase tumbuh padi, khususnya panen adalah BPS dengan metode kerangka sampel area (KSA). Kelemahan dari metode ini adalah membutuhkan biaya yang besar dan waktu yang lama karena harus mengamati titik sampel pada lahan sawah setiap bulannya. Penggunaan citra resolusi tinggi dapat menjelaskan informasi yang lebih detail mengenai lahan sawah yang memiliki fase tumbuh berbeda-beda. Jadi, pengamatan pada titik KSA tidak perlu dilakukan setiap bulan. Penelitian ini mengusulkan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi area sawah PT. Sang Hyang Seri berdasarkan citra Landsat-8 selama periode November 2015 – Maret 2017. Eksperimen dilakukan terhadap hyperparameter epoch untuk mendapatkan akurasi yang optimal. Eksperimen tersebut dilakukan 3 tahap. Tahap 1 menggunakan 10 epoch, tahap 2 menggunakan 30 epoch dan tahap 3 menggunakan 50 epoch. Evaluasi model klasifikasi menggunakan confusion matrix. Penelitian ini juga membandingkan hasil dari penelitian sebelumnya yang menggunakan metode multiclass rotation forest. Hasil penelitian menunjukkan akurasi model CNN semakin tinggi dan kesalahan klasifikasi akan semakin berkurang jika menggunakan nilai epoch yang besar. Akurasi terbaik didapatkan sebesar 80,37% untuk 50 epoch. Berdasarkan confusion matrix pada 50 epoch, didapatkan nilai sensitivitas sebesar 78,50%, spesifisitas sebesar 90,35% dan nilai kappa sebesar 0,68. Hasil perbandingan metode CNN dengan multiclass rotation forest diperoleh hasil bahwa model CNN lebih baik digunakan untuk mengklasifikasikan fase tumbuh padi pada area sawah PT. Sang Hyang Seri. Hal ini dapat dibuktikan dengan nilai geometric mean model CNN sebesar 83,04 lebih tinggi dibandingkan dengan model multiclass rotation forest dengan interaksi antar peubah band sebesar 81,19 ataupun model rotation forest tanpa interaksi sebesar 78,26.
Keyword: Landsat-8, Epoch, Convolutional Neural Network, Akurasi

Judul: Klasifikasi Fase Pertumbuhan Padi Menggunakan Random Forest berdasarkan Data Multitemporal Landsat-8.
Abstrak: Pemantauan tanaman padi di Indonesia memainkan peran penting untuk mendukung ketahanan pangan dan swasembada. Salah satu tantangan mendasarnya adalah tugas klasifikasi fase pertumbuhan tanaman pangan yang dapat membantu memperkirakan hasil sebelum panen. Klasifikasi fase pertumbuhan tanaman pangan khususnya padi, telah dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) berdasarkan metode survei, yaitu kerangka sampel area (KSA). Survei memiliki kualitas estimasi yang tinggi namun, juga memiliki keterbatasan, yaitu biaya yang besar dan kurangnya informasi area non sampel. Berbeda dengan metode survei, penelitian ini mengeksplorasi metode yang terukur dan murah menggunakan data penginderaan jauh gratis, yaitu Landsat-8. Landsat-8 menyediakan informasi spasio-temporal yang mencakup informasi pertumbuhan vegetasi. Hal ini memungkinkan Landsat-8 untuk menjadi sumber informasi klasifikasi fase pertumbuhan padi namun, untuk klasifikasi yang akurat perlu dilakukan rekayasa fitur yang mampu menangkap pola spektral temporal pertumbuhan padi dari satu musim tanam. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model klasifikasi fase pertumbuhan padi berdasarkan data multitemporal Landsat-8, mengevaluasi kebaikan model dengan confusion matrix, dan melakukan features engineering untuk menelusuri set fitur terbaik. Data yang digunakan adalah citra Landsat-8 periode November 2017 sampai Desember 2018 dan data KSA tahun 2018. Fitur dasar yang digunakan adalah band 1 sampai band 7, indeks EVI, NDVI, NDWI, dan NDBI. Dari fitur dasar tersebut dilakukan features engineering terhadap empat periode temporal Landsat-8. Model klasifikasi yang digunakan adalah random forest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi model klasifikasi sebesar 23.6% ketika model menggunakan fitur EVI saja. Akurasi klasifikasi menjadi 57.3% ketika model menggunakan seluruh fitur dasar dari 1 periode Landsat-8. Saat fitur ditingkatkan lagi sampai 4 periode, akurasi meningkat menjadi 73.6%. Artinya akurasi klasifikasi meningkat ketika fitur temporal dimasukkan ke dalam model. Akurasi tertinggi adalah kelas vegetatif awal, vegetatif akhir, dan bukan sawah. Akurasi terendah di kelas generatif awal dan kelas bera. Fitur terbaik pembeda kelas padi dengan non padi adalah varian indeks vegetasi, sedangkan pembeda kelas fase pertumbuhan padi adalah maksimum dan minimum EVI, EVI, band 5, dan band 6. Dalam penelitian ini, penulis menunjukkan metode yang diusulkan memberikan manfaat potensial bagi pemerintah dan lembaga statistik sebagai sumber data pertanian yang murah dan terukur.
Keyword: klasifikasi, padi, indeks vegetasi, random forest, features enginering

Judul: Definisi zat besi ( Fe ) pada anak babi
Abstrak: Dalam bidang sub sektor peternakan, ternak babi mempunyai prospek yang cukup baik untuk dikembangkan dalam rangka meningkatkan eksport non migas. Namun anak-anak babi yang sedang menyusu sering mengalami defisiensi zat besi (Fe). Bila masalah ini tidak segera ditanggulangi, peternak akan mengalami kerugian. Zat besi dapat diperoleh dari makanan yang berasal dari hewan (tepung tulang, tepung ikan, tepung daging, "skimmed milk"); tumbuh-tumbuhan (leguminosae, rumput-rumputan, biji-bijian) dan mineral alam (Girindra, 1979). Dalam tubuh hewan, zat besi berperanan sebagai pembawa 02 ke seluruh jaringan, juga sebagai pembawa oksigen pernafasan di dalam sel urat daging (Underwood, 1981). Dalam duodenum dan yeyenum bagian atas, besi dalam bentuk ferro akan diserap. Penyerapan ini akan diatur berdasarkan teori "mucosal block" dari Granick. Kemudian dalam plasma darah, besi akan berikatan dengan B₁ globulin dan membentuk transferrin, yang akan segera dibawa ke seluruh jaringan. Kelebihan besi akan diikat oleh apoferritin dan membentuk ferritin yang ditimbun sebagai besi cadangan, terutama di hati. Bila kapasitas besi yang dapat disimpan sebagai ferritin telah jenuh, maka besi akan ditimbun sebagai hemosiderin. Zat besi dalam jumlah yang sedikit akan diekskresikan melalui pengelupas- an epitil, tinja, air kemih, cairan empedu, keringat. ...
Keyword: