Judul: Indication of Coffee Plantation Distribution in West Java using Google Earth Engine Machine Learning Classifiers
Abstrak: Penggunaan big data dan machine learning adalah bagian dari apa yang dikenal dengan Agriculture 4.0 yang mana akan dicapai melalui pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data spatio-temporal secara real-time pada semua aspek industri pertanian. Kontribusi perkebunan kopi terhadap perekonomian nasional semakin meningkat pesat. Salah satu cara untuk mendukung terciptanya lingkungan investasi yang kondusif adalah dengan penyediaan data dan informasi yang berkualitas sebagai acuan kebijakan dan pengambilan keputusan. Kopi adalah tanaman yang tumbuh di bawah naungan pohon lain. Tantangan besar dalam pemetaan kebun kopi adalah pemisahan kelas hutan dari kopi. Kesamaan spektral antara sistem kopi dan hutan bahwa pemrosesan citra alternatif dan teknik klasifikasi diperlukan untuk meningkatkan akurasi secara keseluruhan. Google Earth Engine digunakan sebagai platform untuk mendapatkan kumpulan data indeks vegetasi dan non-vegetasi berbasis Sentinel-2A dan dilanjutkan dengan model klasifikasi. Algoritma Random Forests, CART, dan SVM, serta teknik ensemble Max, Med, dan Min digunakan untuk klasifikasi kebun kopi. CART memiliki akurasi validasi tertinggi dengan overall accuracy 0,88; user’s accuracy 0,81; producer’s accuracy 0,84; koefisien Kappa 0,73; TSS 0,74; overprediction rate 0,19; dan underprediction 0,15. Total luas perkebunan kopi yang diklasifikasi menggunakan algoritma CART di Provinsi Jawa Barat adalah sebesar 53.284 ha. Lima kabupaten/kota teratas yang memiliki wilayah perkebunan kopi terluas di Jawa Barat adalah Garut (10.537 ha), Cianjur (10.015 ha), Sukabumi (7090 ha), Bandung (6576 ha), dan Tasikmalaya (4512 ha)., The use of big data and machine learning is part of Agriculture 4.0 which will be achieved through the collection, processing and analysis of real-time spatio-temporal data on all aspects of the agricultural industry. The contribution of coffee plantations to the national economy is increasing rapidly. One way to support a conducive investment environment is the provision of quality data and information as references for policy and decision-making. Coffee is planted in the shade of a tree. The big challenge in mapping coffee plantations is the separation of forest classes from coffee. Spectral similarities between coffee and forest systems suggest that alternative image processing and classification techniques might be needed to improve the overall classification. Google Earth Engine is used as a platform to obtain a Sentinel-2A-based vegetation and non-vegetation indices dataset and continue with the classification model. Random Forest, CART, SVM algorithms and Max, Med, and Min ensemble techniques are used to classify coffee plantations. CART has the highest validation accuracy with overall accuracy 0,88; user's accuracy 0,81; producer's accuracy 0,84; Kappa coefficient 0,73; TSS 0,74; overprediction rate 0,19; and underprediction 0,15. As result, the indication of the total coffee plantation area in West Java Province is 53.284 ha. The top 5 districts have the largest coffee plantation area as follows Garut (10.537 ha), Cianjur (10.015 ha), Sukabumi (7090 ha), Bandung (6576 ha), and Tasikmalaya (4512 ha).
Keyword: ensemble, Google Earth Engine, Jawa Barat, machine learning, Perkebunan Kopi

Judul: Identification of Coffee Plants (Coffea) West Java based on Machine Learning Landsat-8 Satellite Imagery using SVM and Random Forest
Abstrak: Identifikasi dilakukan dengan memanfaatkan platform Google Earth Engine (GEE) untuk kepentingan pemetaan perkebunan agar terjadi keharmonisan data antara data pusat maupun daerah dan mengetahui tingkat kesesuaian lahan dengan karakteristik kopi. Tujuan penelitian yaitu mengidentifikasi dan memetakan lahan perkebunan kopi dengan memanfaatkan citra satelit Landsat-8 pada platform GEE serta menganalisis parameter prediktor yang sesuai untuk mengidentifikasi sebaran tanaman kopi. Prosedur penelitian dilakukan dalam 6 tahap, yaitu tahap persiapan data, prapengolahan citra, pengolahan citra, pengolahan data, analisis spasial, dan pengujian akurasi. Hasil penelitian menunjukkan prediktor utama yang berkontribusi besar dalam membedakan karakteristik tanaman kopi yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Elevasi, dan Forest Canopy Density (FCD). Identifikasi menghasilkan luas sebaran tanaman kopi pada tiap daerah di Jawa Barat dan menghasilkan tingkat estimasi luas lahan yang berbeda dari data yang diperoleh pada Badan Pusat Statistik (BPS) daerah dengan metode Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest masing-masing sebesar 59.146 ha dan 167.011 ha. Tingkat akurasi yang dihasilkan berbeda pada metode SVM dan Random Forest. Metode SVM dan metode Random Forest masing-masing menghasilkan tingkat Overall Accuracy sebesar 90% dan 78% serta Kappa Coefficient sebesar 0,88 dan 0,74. Tingkat akurasi berupa data training dan data validasi pada kelas tutupan lahan kopi dengan metode SVM dan Random Forest menghasilkan nilai yang berbeda. Pada metode SVM menghasilkan nilai data training dan data validasi cukup signifikan yaitu 37,5% dan 0 persen. Sedangkan pada metode Random Forest menghasilkan akurasi yang lebih baik dengan nilai data training dan data validasi sebesar 43,75% dan 75%. Identifikasi dengan menggunakan teknik Remote Sensing merupakan suatu kemudahan dalam proses pengumpulan data yang diperoleh secara langsung pada Platform GEE.
Keyword: Google Earth Engine, Remote Sensing, SVM, Prediktor, Kopi, Jawa Barat

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: