Judul: Sentinel-2 Image for Paddy Field Mapping using Object-Based Classification
Abstrak: Kabupaten Tangerang merupakan salah satu kawasan sasaran dalam program LP2B dengan pertimbangan memiliki kawasan sawah yang luas dengan potensi panen yang tinggi dalam menunjang produksi padi skala nasional. Namun demikian, produksi padi di Kabupaten Tangerang terancam menurun setiap tahun akibat alih fungsi lahan pertanian menjadi lahan non pertanian dengan rata-rata penyusutan lahan sawah sebesar 2,4% per tahun. Dengan demikian, pemetaan tutupan lahan secara berkala perlu dilakukan dengan efektif dan efisien. Pemanfaatan penginderaan jauh menggunakan citra Sentinel 2A dengan metode klasifikasi berbasis objek merupakan alternatif metode pemetaan tersebut. Pada penelitian ini, kombinasi data berupa band, indeks (NDVI, NDWI, NDBI), dan transformasi tasseled cap transformation (TCT) menjadi data masukan dalam proses segmentasi. Metode klasifikasi terbimbing yang digunakan setelah proses tersebut melibatkan maximum likelihood (MLC) dan spectral angle mapper (SAM). Algoritma berbasis peluang yaitu MLC menghasilkan akurasi keseluruhan tertinggi pada data-8 (TCT) sebesar 81% dan data-5 (komposit band 11, 8 dan 2) sebesar 78% sedangkan algoritma berbasis spektral (SAM) menghasilkan akurasi keseluruhan tertinggi pada data-7 (kombinasi NDVI, NDBI, dan NDWI dan band panjang gelombang tampak) sebesar 76% dan data-3 (komposit band 11, 4, dan 3) sebesar 71%. Dengan demikian, penggunaan metode berbasis peluang cenderung memiliki kemampuan klasifikasi lebih baik dibandingkan metode berbasis spektra. Kualitas segmentasi pada klasifikasi tutupan lahan sawah berbasis objek dipengaruhi oleh kesesuaian data masukan dan jenis klasifikasi terhadap objek sawah., Tangerang Regency is one of the target areas in the LP2B program considering its large rice areas with high potential harvesting, leading to a support of nation-wide paddy production. Rice production in Tangerang Regency, however, tends to decline annually due to the conversion of agricultural to non-agricultural lands with an average of 2.4% per year. Thus, land cover data, on a regular basis, needs to be developed. Coupling Sentinel 2A imagery with object-based classification approach is an alternative to pixel-wise mapping. In this study, the combination of data in the form of bands, indices (NDVI, NDWI, NDBI), and tasseled cap transformation (TCT) served as data inputs during segmentation process. Supervised classification involved statistical-based maximum likelihood (MLC) and spectral angle mapper (SAM). The MLC produced the highest overall accuracy over data-8 (TCT) of 81% and data-5 (composite bands 11, 8 and 2) of 78% while SAM yielded the highest overall accuracy using data-7 (combination of NDVI, NDBI, and NDWI and visible wavelength bands) by 76% and data-3 (composite bands 11, 4, and 3) by 71%. Thus, the use of probability-based methods appeared to deliver a better classification than spectra-based method. Quality of segmentation in the classification of paddy fields was influenced by data input and classification approach.
Keyword: Paddy field, segmentation, maximum likelihood, spectral angle mapper

Judul: Machine Learning Modeling of Satellite Imagery Data for Predicting Paddy Growth Phases
Abstrak: Padi memegang peranan penting bagi masyarakat Indonesia. Data padi yang akurat dapat membantu pemerintah dalam menyusun perencanaan, mengeksekusi program, dan membuat keputusan yang tepat. Saat BPS menyediakan data padi berdasarkan metode Kerangka Sampel Area (KSA), masih ada masalah di titik sampel KSA yang nilai pengamatannya tidak tercatat oleh petugas survei. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun model klasifikasi terbaik untuk menduga data KSA padi yang tidak terdata tersebut. Labelnya yaitu data KSA padi Kabupaten Serang tahun 2018 sedangkan fiturnya berasal dari citra satelit Landsat-8 dan Sentinel-2. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui fitur mana yang lebih baik antara berbasis kombinasi citra Landsat-8 dan Sentinel-2 atau berbasis citra Landsat-8 saja. Performa dari dua teknik machine learning, random forest dan Support Vector Machine (SVM), juga akan diperbandingkan. Pada penelitian ini, dibangun model klasifikasi 2 tahap. Model klasifikasi tahap 1 bertujuan untuk mengidentifikasi sawah padi. Kelasnya yaitu sawah padi, sawah bukan padi, dan bukan sawah. Model klasifikasi tahap 2 bertujuan untuk mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi. Kelasnya terdiri atas vegetatif awal, vegetatif akhir, generatif, panen, persiapan lahan, dan puso. Data dibagi menjadi data uji dan data latih. Data latih adalah data dari bulan Januari sampai September 2018 dan Data uji adalah data dari bulan Oktober sampai Desember 2018. Permasalahan ketidakseimbangan kelas ditangani dengan teknik SMOTE+TL. Sebelum model klasifikasi terbentuk, 1239 fitur dibangkitkan pada feature engineering. Jumlah tersebut diperoleh dari agregasi 18 indeks spektral Sentinel-2 dengan 38 jenis agregasi dan 15 indeks spektral Landsat-8 dengan 37 jenis agregasi. Proses seleksi fitur pada klasifikasi 2 tahap saling bebas sehingga memungkinkan model klasifikasi tahap 1 dan tahap 2 memiliki fitur yang berbeda. Fitur dipilih menggunakan teknik stepwise forward selection and backward elimination yang memaksimalkan nilai MCC model. Indeks spektral pembentuk fitur tidak boleh ada yang saling berkorelasi kuat untuk menghindari overfitting pada model. Fitur terseleksi digunakan untuk membangun model RFL8, RFL8S2, SVML8, SVML8S2 baik pada klasifikasi tahap 1 maupun tahap 2. Inisial RF atau SVM pada nama model artinya model tersebut menggunakan metode random forest atau Support Vector Machine. Inisial L8 atau L8S2 artinya fiturnya dari Landsat-8 saja atau kombinasi antara Landsat-8 dan Sentinel-2. Model dengan MCC yang tertinggi dipilih sebagai model terbaik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model RFL8S2 merupakan model klasifikasi terbaik untuk tahap 1 dan tahap 2. Pada kasus ini, metode random forest mengungguli SVM pada 2 tahap klasifikasi tersebut. Penambahan fitur berbasis citra Sentinel-2 ke model klasifikasi fase pertumbuhan padi dengan fitur berbasis citra Landsat-8 meningkatkan MCC sebesar 6%. Pada klasifikasi tahap 1, performa model RFL8S2 dalam memprediksi sawah padi, sawah bukan padi, dan bukan sawah memiliki akurasi 0,95 dan MCC 0,84. Pada klasifikasi tahap 2, performa model RFL8S2 dalam memprediksi fase pertumbuhan padi memiliki akurasi 0,87 dan MCC 0,73. Namun, model masih kesulitan dalam memprediksi kelas persiapan lahan dan puso. Kesulitan tersebut disebabkan oleh kurangnya sampel di kelas-kelas tersebut dan kesamaan bentuk fisiknya dengan kelas lain. Hasil dari proses pengujian menunjukkan bahwa model klasifikasi 2 tahap RFL8S2 memiliki kinerja yang baik dalam mengestimasi kelas asli dari data KSA. Dengan akurasi global 0,84, model dapat memprediksi 84% data uji sesuai dengan kelas aktualnya. Sebagian besar
Keyword: Area Sampling Frame, Landsat-8, paddy growth phases classification, Sentinel-2

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: