Judul: Citra Sentinel-2 Untuk Identifikasi Fase Pertumbuhan Padi Dengan Pendekatan Indeks Vegetasi Di Kabupaten Cianjur
Abstrak: Citra Sentinel-2 merupakan citra hasil akuisisi satelit Penginderaan Jauh yang dikembangkan oleh European Space Agency (ESA) yang tergolong citra resolusi tinggi dan memiliki cakupan area yang luas sebesar 290 km2 sehingga dapat menjelaskan informasi penggunaan lahan sawah yang memiliki fase pertumbuhan yang berbeda. Penentuan fase pertumbuhan padi membutuhkan teknologi yang baik yaitu teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) dan Penginderaan Jauh (Remote Sensing) yang dianggap cepat dan efisien karena dapat mengurangi biaya dan mempersingkat waktu. Dalam penentuan fase pertumbuhan padi diperlukan beberapa metode Indeks Vegetasi, yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enchanced Vegetation Index (EVI), dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) yang dapat menduga fase-fase pertumbuhan padi. Penelitian melihat fase pertumbuhan padi dengan pendekatan indeks vegetasi telah banyak dilakukan di berbagai lokasi, tetapi untuk lokasi Kabupaten Cianjur belum dilakukan. Cianjur merupakan Kabupaten yang terletak di Provinsi Jawa Barat dengan luas wilayah 361 944 Ha dan memiliki potensi di bidang pertanian karena Cianjur dikenal masyarakat luas sebagai penghasil beras terbesar di Provinsi Jawa Barat. Penelitian dilaksanakan di Kecamatan Haurwangi, Ciranjang, dan Bojongpicung yang terletak pada Cianjur bagian utara. Penelitian bertujuan mentransformasikan nilai Digital Number ke nilai Reflektan dan menganalisis Indeks Vegetasi Fase Pertumbuhan Padi sawah di Kecamatan Haurwangi, Ciranjang, dan Bojongpicung. Hasil penelitian menunjukkan transformasi nilai Digital Number (DN) ke nilai Reflectance (reflektan) memiliki persamaan pada pola namun memiliki perbedaan di nilainya. Nilai DN berkisar antara 0 hingga 65535 dan nilai reflektan berkisar antara 0 hingga 1. Kemudian hasil analisis indeks vegetasi untuk melihat fase pertumbuhan padi membentuk sebuah perentangan yang menjelaskan nilai dari masing-masing fase pertumbuhan padi. Beberapa nilai pada lokasi tertentu diseleksi berdasarkan nilai lokasi kontrol. Hal ini karena pengaruh iklim Kabupaten Cianjur yang menyebabkan keawanan dan kebasahan sehingga mempengaruhi nilai indeks vegetasi. Metode yang paling baik dalam penentuan indeks vegetasi adalah SAVI karena memiliki jarak titik validator lebih dekat dibandingkan NDVI dan EVI.
Keyword: EVI, Indeks Vegetasi, NDVI, SAVI, Sentinel-2

Judul: Citra Sentinel-2 untuk identifikasi fase pertumbuhan padi dengan analisis pola reflektan di Kabupaten Cianjur.
Abstrak: Beras merupakan makanan pokok lebih dari 90% penduduk Indonesia. Berdasarkan data Badan Pusat Statistika (BPS) menunjukan adanya produksi beras yang mengalami kenaikan dari 65,75 juta ton (tahun 2011) hingga 81,38 juta ton (tahun 2017). Namun, kondisi tersebut belum memenuhi kebutuhan beras (90%) karena konversi lahan sawah yang mengakibatkan produksi padi berkurang. Maka dibutuhkan perencanaan peningkatan produksi padi oleh pemerintah untuk mencapai swasembada pangan. Swasembada pangan dapat dicapai sejalan dengan UU RI No.7 tahun 1996 mengenai ketahanan pangan. Upaya yang dapat dilakukan yaitu melakukan pemantauan kondisi pertanaman padi menggunakan data satelit penginderaan jauh seperti citra Sentinel-2. Citra ini memiliki resolusi spasial cukup tinggi sampai 10 m, sehingga dapat memberikan kenampakan objek dengan lebih detail. Penelitian ini bertujuan mentransformasikan nilai digital number (DN) menjadi nilai reflektan, menganalisis pola reflektan dan mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi dengan menggunakan metode maximum likelihood di tiga kecamatan, yaitu Bojongpicung, Ciranjang, dan Haurwangi, Kabupaten Cianjur. Menganalisis perubahan nilai DN ke reflektan melalui histogram citra sebelum dan sesudah koreksi radiometrik. Analisis pola reflektan dengan melihat nilai reflektan di setiap band dan lokasi sampel pada 7 akuisisi citra. Klasifikasi fase pertumbuhan dengan mengkelaskan nilai reflektan melalui training sampel (ROI). Hasil penelitian menunjukan bahwa secara umum kenampakan histogram pada nilai DN dan reflektan memiliki pola yang relatif sama, namun berbeda pada nilainya. Nilai digital number berkisar 0-65.535 (16 bit) sedangkan nilai reflektan berkisar 0–1. Nilai reflektan pada band NIR dapat membedakan 5 fase pertumbuhan padi dibandingkan dengan band biru, hijau dan merah. Berdasarkan nilai reflektan band NIR diperoleh bentukan pola reflektan fase pertumbuhan padi seperti parabola. Keragaman fase di setiap akuisisi citra diperoleh rentang nilai reflektan pada fase bera basah (0.0615–0.1622), vegetatif (0.1622–0.2524), generatif (0.2524–0.2092), harvesting (0.2092–0.1410) dan bera kering (<0.1410). Hasil klasifikasi maximum likelihood menunjukan persebaran fase tumbuh dan dominansi fase di setiap akuisisi citra. Hasil uji akurasi klasifikasi hanya 4 citra yang memilliki overal accuracy >75 %, yaitu 6, 31 Desember 2017 dan 16, 31 Maret 2018, sedangkan citra lainnya <75%. Salah satunya disebabkan oleh kesalahan deteksi piksel fase bera basah sebanyak 95 piksel menjadi fase vegetatif dari 194 piksel. Selain itu, perbedaan ketajaman citra dalam mengidentifikasi fase tumbuh dapat membuat fase vegetatif dengan generatif terlihat sama dan akan sulit dibedakan pada citra.
Keyword: Fase pertumbuhan, Maximum Likelihood, NIR, Pola Reflektan, Sentinel-2

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: