Judul: Identifikasi Umur Tanaman Padi dengan Teknik Support Vector Machine Di Bojongpicung Cianjur
Abstrak: Padi merupakan makanan pokok masyarakat Indonesia. Produksi padi cenderung fluktuatif setiap tahunnya menyebabkan perlunya pemantauan sejak dini untuk memastikan tidak adanya masalah dalam pasokan beras. Dewasa ini, pendekatan spasial mulai banyak digunakan salah satunya untuk penentuan umur tanaman padi. Penelitian ini bertujuan mempelajari pola reflektan hasil koreksi atmosferik menggunakan Sen2Cor pada berbagai fase pertumbuhan padi dan menggunakan teknik Support Vector Machine (SVM) untuk pengklasifian umur padi dengan penggunaan parameter tuning pada nilai C dan Gamma. Penelitian ini memanfaatkan sawah milik Dinas Pertanian Provinsi Jawa Barat yang berlokasi di Cianjur dengan pengamatan lapang dilaksanakan pada bulan Mei-Agustus 2021. Kajian ini menggunakan SVM karena memiliki perfoma yang relatif lebih baik dibandingkan metode klasifikasi lainnya. Hasil penelitian menunjukan pada fase vegetatif nilai reflektan pada band merah dan band biru mengalami penurunan dan kenaikan pada band hijau. Band NIR terus mengalami kenaikan dari fase vegetatif hingga fase generatif dan mulai menurun pada fase panen. Hasil dari penggunaan paramater tuning SVM didapatkan nilai overall accuracy tertinggi yaitu 0,85 untuk nilai C= 50 dan 0,83 untuk nilai Gamma=20., Rice is the staple food of Indonesian people. Rice production tends to fluctuate every year, which causes the need for early monitoring to ensure that there are no problems in rice supply. Currently, spatial-wise approach has widely used, one of which is determining the age of rice plants. This study aimed to study reflectance pattern from atmospheric correction using Sen2Cor at various rice growth stages and using Support Vector Machine (SVM) to classify rice age using tuning parameters for C and Gamma values. This research utilizes rice fields belonging to the West Java Provincial Agriculture Office located in Cianjur with field observations carried out in May-August 2021. SVM was used because it has a fairly better performance compared to other classification methods. The results showed that in vegetative phase, reflectance values of red and blue bands decreased while increment was observed in green band. The NIR band continued to increase from vegetative phase to generative phase and began to decrease during harvest phase. The results of SVM tuning parameters indicated the highest overall accuracy, i.e. 0.85 for C = 50 and 0.83 for Gamma = 20.
Keyword: C, gamma, nilai reflektan, Sen2Cor, SVM

Judul: Citra Sentinel-2 untuk Klasifikasi Umur Tanaman Padi dengan Pendekatan Gaussian Mixture Model
Abstrak: Konsumsi beras masyarakat Indonesia yang tinggi yaitu mencapai 28,69 juta ton pada tahun 2019 menjadikan tanaman padi salah satu subsektor tanaman pangan dalam memenuhi kebutuhan pangan nasional. Pemantauan umur tanaman padi dilakukan agar memberikan gambaran prediksi panen dan produksi tanaman padi. Teknologi penginderaan jauh dapat melakukan pemantauan umur tanaman padi salah satunya menggunakan Citra Sentinel-2. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasi umur tumbuh tanaman padi dan menilai akurasi klasifikasi umur tumbuh tanaman padi dari Citra Sentinel-2 dengan pendekatan Gaussian mixture model (GMM). GMM merupakan salah satu metode satu metode yang sederhana dengan basis fungsi kepadatan. Penelitian dilakukan di lahan sawah Dinas Pertanian, Perkebunan, Pangan, dan Hortikultura Kabupaten Cianjur, Provinsi Jawa Barat dengan waktu pengamatan dari bulan Mei - Agustus 2021. Hasil penelitian menunjukkan setiap band memiliki hubungan yang berbeda-beda antara nilai reflektan dan lahan sawah (vegetasi), sehingga grafik yang terbentuk beragam. Klasifikasi GMM menunjukkan adanya kontinuitas umur padi pada setiap akuisisi citra dari 0 - 130 hari setelah tanam. Nilai overall accuracy dari model GMM ≥ 75% pada resolusi 10 m sebanyak 5 akuisisi citra.
Keyword: GMM, reflectance values, rice fields

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: