Judul: Study of several digital image classification methods for remote sensing Data
Abstrak: Klasifikasi citra digital terdiri dari banyak metode alternatif yang menghasilkan tingkat akurasi berbeda-beda. Akurasi ini sangat tergantung pada beberapa hal seperti training sample dan keragaman kenampakan lahan pada daerah citra yang dikaji. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan 4 metode klasifikasi citra digital yang diterapkan pada daerah dengan tingkat keragaman kenampakan lahan yang berbeda yaitu Kecamatan Ciomas, Kecamatan Dramaga dan Kecamatan Cibungbulang. Metode klasifikasi citra digital yang digunakan pada penelitian ini adalah kemungkinan maksimum, jarak Mahalanobis, jaringan syaraf tiruan dan support vector machine. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa kemungkinan maksimum merupakan metode klasifikasi citra yang paling baik pada citra di tiga kecamatan terpilih dengan nilai rata-rata akurasi keseluruhan sebesar 91.99% dan nilai rata-rata koefisien kappa sebesar 0.8772. Selain itu, metode support vector machine dan jaringan syaraf tiruan juga memberikan hasil yang cukup baik., Digital image classification is composed of many alternative methods that produced different levels of accuracy. This accuracy depends on several things such as training samples and the diversity of land on the appearance of the image regions studied. This study aimed to compare 4 digital image classification method which applied to areas with different land appearance diversity of the District Ciomas, District Dramaga and District Cibungbulang. Digital image classification methods that used in this study are maximum likelihood, Mahalanobis distance, artificial neural networks and support vector machine. The results of this study concluded that the maximum likelihood is the best image of image classification method of the three district chosen with the average value of overall accuracy was 91.99% and the average value of the kappa coefficient was 0.8772. In addition, support vector machine and artificial neural networks also provide good results. Keywords: commission error, image classification, kappa coefficient, omission error, overall accuracy
Keyword: akurasi keseluruhan, kesalahan komisi, kesalahan omisi, klasifikasi citra, koefisien kappa

Judul: Ketelitian klasifikasi penutup lahan/ penggunaan lahan data landsat TM dengan beberapa metode klasifikasi digital: Studi kasus Sub DAS Cimuara - Cibeureum DAS Cimanuk
Abstrak: Citra TM memiliki tujuh band spektral dan dari ketujuh band ini biasanya dipilih tiga band yang paling sesuai untuk tampilan pada monitor. Band yang terpilih biasanya digunakan untuk klasifikasi. Kombinasi dari band yang dipilih sangat berpengaruh terhadap hasil klasifikasi citra tersebut. Klasifikasi merupakan cara untuk mengekstrak informasi penggunaan lahan dari citra. Saat ini telah banyak dikembangkan algoritma/metode klasifikasi. Setiap metode yang dikembangkan memiliki berbagai kelebihan dan kekurangan. Pemilihan metode klasifikasi mempengaruhi ketelitian klasifikasi. Dari hasil pengamatan terhadap nilai-nilai tersebut dipilih 3 band yaitu band 5, band 3 dan band 1 sebagai kombinasi band yang akan digunakan untuk pembuatan area contoh. Hal ini disebabkan ketiga band tersebut memiliki nilai varian dan standard deviasi yang paling tinggi dibandingkan band yang lain. Penentuan kombinasi ini juga berdasarkan pada pengamatan visual. Metode klasifikasi kemungkinan maksimum memiliki tingkat akurasi yang tertinggi dibandingkan metode klasifikasi yang lain dengan nilai akursasi keseluruhan lebih besar dari 70 % dan nilai Kappa lebih besar dari 0,6. Metode Klasifikasi Mahalanobis dan Minimum Distance memiliki tingkat akurasi yang hampir sama. Tingkat akurasi terendah diperoleh pada klasifikasi dengan menggunakan metode paralellepiped dengan nilai akurasi kurang dari 35 %. Tingkat akurasi ini sebanding ..dst
Keyword: analisis digital, landsat TM, citra digital

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: