Judul: Klasifikasi Lahan Pertanian Jagung Menggunakan Machine Learning Berdasarkan Data Citra Landsat-8
Abstrak: Jagung merupakan salah satu komoditas pertanian yang strategis. Penyediaan data statistik tanaman jagung yang tepat waktu dan berkualitas memegang peranan yang penting dalam mendukung para pembuat kebijakan di Indonesia. Salah satu data strategis yang dibutuhkan ialah data luas panen jagung. Badan Pusat Statistik (BPS) telah berupaya memperbaiki kualitas data luas panen jagung melalui melalui survei Kerangka Sampel Area (KSA) dengan mengamati kondisi tutupan lahan titik sampel setiap bulan. KSA memiliki kualitas estimasi yang tinggi, namun memiliki kekurangan dari sisi biaya yang tinggi. Penelitian ini menawarkan metode alternatif untuk membantu dalam mengatasi keterbatasan KSA dengan memanfaatkan data penginderaan jauh satelit Landsat-8 dan menggunakan teknik machine learning untuk klasifikasi tutupan lahan jagung. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model terbaik dalam melakukan identifikasi lahan pertanian jagung dan klasifikasi fase pertumbuhan jagung, serta melakukan pemetaan lahan potensi pertanian jagung berdasarkan model terbaik. Data yang digunakan untuk membangun model ialah data citra Landsat-8 periode Januari 2019 sampai Desember 2019, serta data hasil KSA 2019 di Kabupaten Jember, Tuban, dan Sumenep. Fitur pemodelan yang diujicobakan ialah sebanyak 300 fitur yang diturunkan dari 10 indeks spektral dan 15 normalisasi band. Metode machine learning yang digunakan yaitu random forest dan SVM dengan teknik penyeimbangan data SMOTE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan dua tahap klasifikasi tanaman jagung menghasilkan model random forest dengan metode SMOTE sebagai model terbaik. Pemodelan tahap pertama yang mengidentifikasi lahan pertanian jagung memperoleh rataan nilai akurasi dan Kappa sebesar 80,76% dan 65,25%. Sedangkan pemodelan tahap kedua yang mengklasifikasikan lima fase pertumbuhan jagung memperoleh rataan nilai akurasi dan Kappa sebesar 69,39% dan 59,37%. Hal ini menunjukkan bahwa membedakan lahan pertanian jagung dari lahan lainnya lebih mudah dibandingkan membedakan lahan jagung berdasarkan fase pertumbuhannya. Kemiripan pola indeks spektral antar fase tumbuh menyebabkan kesulitan membedakan kelas fase pertumbuhan jagung. Pengaplikasian model dalam mengklasifikasikan tutupan lahan dijadikan dasar dalam melakukan pemetaan lahan potensi pertanian jagung di Kabupaten Tuban. Terdapat lima prediksi potensi lahan jagung yang diusulkan pada penelitian ini, yaitu lahan yang berpotensi tinggi, berpotensi sedang, berpotensi rendah, berpotensi sangat rendah, dan lahan yang tidak berpotensi sebagai lahan pertanian jagung. Hasil menunjukkan bahwa sekitar 72,301% lahan di Kabupaten Tuban diprediksi sebagai lahan berpotensi tinggi hingga sangat rendah, 27,690% diprediksi tidak berpotensi jagung, sedangkan sisanya tidak terdapat informasi. Hasil validasi menggunakan titik subsegmen KSA 2019 menunjukkan bahwa sebanyak 94,73% titik dapat diprediksi dengan benar sebagai lahan potensi jagung., Maize is one of the strategic agricultural commodities. The timely and quality of the maize statistics data plays an essential role in assisting policymakers in Indonesia. One of the strategic data is data on maize harvested area. Statistics Indonesia (BPS) has attempted to improve the quality of data on maize harvested area through the area sampling frame survey (Kerangka Sampel Area/KSA) by observing the land cover at sample points monthly. KSA has high estimation quality but has disadvantages in terms of high costs. This study offers an alternative method to overcome the limitations of KSA by utilizing remote sensing data from the Landsat-8 satellite and using machine learning techniques for maize land cover classification. This study aims to obtain the best model for identifying maize
Keyword: KSA, Landsat-8, Machine learning, Maize, SMOTE

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: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: