Judul: Study on the Decision Tree of Machine Learning  Algorithm for Cocoa Agroforestry and Monoculture Cocoa Detection Using SPOT-7 Imagery in Two Village Typologies
Abstrak: Tulisan ini membahas pembangunan algoritma klasifikasi pembelajaran mesin pohon keputusan untuk deteksi agroforestri kakao dan tutupan lahan lainnya. Tujuan penelitian ini adalah membangun algoritma decision tree terbaik dan perbedaannya dalam pengklasifikasian agroforestri kakao dan tutupan lahan lainnya di dua tipologi desa yang berbeda menggunakan atribut bio-sosio geofisik dan spektral yang diturunkan dari citra SPOT-7. Hasil penelitian menemukan bahwa atribut yang paling berpengaruh pada tipologi I adalah NDVI sehingga menjadi root node dengan kappa accuracy (KA) 91,30%, sedangkan pada tipologi III adalah GARI dengan KA 92,00%. Atribut lain yang paling berpengaruh pada tipologi I adalah ARVI, elevasi, dan jarak dari pemukiman, sedangkan pada tipologi III, NRGI, elevasi, dan jarak dari pemukiman. Algoritma terbaik pada tipologi I adalah gini index dengan parameter ukuran daun 21, menggunakan prunning, tanpa preprunning, alternative prunning 40, dan dengan automatic sampling, sedangkan algoritma terbaik pada tipologi III adalah information gain dengan parameter ukuran daun 11, tanpa prunning dan preprunning, alternative prunning nol, dan dengan stratified sampling. Hasil pengujian atribut secara terpisah menyimpulkan bahwa atribut bio-sosio geofisik lebih andal dan menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan atribut spektral. Namun demikian, apabila kedua atribut digabungkan akan menghasilkan hasil yang lebih akurat, This paper discusses the development of a decision tree of machine learning classification algorithm for detecting agroforestry cocoa and other land cover. The research objective is to build the best decision tree algorithm and its differences for classifying cocoa agroforestry and other land cover in two village typologies using geo-socio biophysical and spectral attributes derived from SPOT-7 Imagery. This research found that the most impact attribute in typology I was NDVI, with a KA of 91,4%, while in typology III, it was GARI, with a KA of 92,0%. Other attributes having the most impact in Typology I are ARVI, elevation, and distance from settlements, while in typology III, NRGI, elevation, and distance from settlements. The best algorithm in typology I is the gini index with parameter leaf size 21, using pruning, without pre-pruning, alternative pruning 40, and with automatic sampling, while the best algorithm in typology III is information gain with parameter leaf size 11, without pruning and pre-pruning, alternative pruning nol, and with stratified sampling. The results of the separate attribute tests concluded that the bio socio-geophysical attributes are more reliable and provide higher accuracy than the spectral attributes. However, if the two attributes are combined, it will produce more accurate results.
Keyword: pohon keputusan, indeks vegetasi, bio-sosio geofisik, tipologi, decision tree, vegetation index, bio-socio geophysical, typology

Judul: Detecting Cocoa Agroforestry using Decision Tree of Machine  Learning Algorithm Through SPOT 7 Imagery: A Case Study of Malangke and West  Malangke Districts, North Luwu
Abstrak: Kajian ini mengulas tentang pembangunan teknik algoritma pohon keputusan dari pembelajar mesin (decision tree of machine learning) dengan fokus utama mengidentifikasi tanaman kakao agroforestri dan kakao monokultur. Tujuan utama dari penelitian ini adalah menemukan algoritma pohon keputusan terbaik untuk mendapatkan informasi sebaran spasial kakao agroforestri dan kakao monokultur. Penelitian ini menguji tiga kriteria pengambilan keputusan yaitu Information Gain, Gain Ratio, dan Gini Indeks menggunakan peubah-peubah spektral yang diturunkan dari SPOT 7 dan peubah-peubah geo-sosio biofisik. Kajian ini menemukan bahwa integrasi antara empat peubah spektral dan lima peubah geo-sosio biofisik menghasilkan performa model terbaik dengan overall accuracy (OA) 93,54%. Kajian ini menemukan bahwa kriteria terbaik dalam mendeteksi kakao adalah information gain dan citra sintetis NDVI menjadi peubah paling berpengaruh terhadap model. Kajian ini menemukan bahwa minimal producer’s dan user’s accuracy dari algoritma yang dihasilkan adalah 94,20% dan 93,76%., This study describes the development of the "decision tree of machine learning" algorithm development technique with the main focus on identifying agroforestry cocoa and monoculture cocoa plants. The main objective of this study is to find the best decision tree algorithm to obtain accurate spatial distribution of agroforestry and monoculture cacao. This study examined three criteria of the decision tree, namely the Information gain, the Gain ratio, and the Gini index algorithms, using spectral variables derived from SPOT 7 and bio-socio geophysics variables. This study found that integrating four spectral variables and five bio-socio-geophysics attributes resulted in the best model performance with an overall accuracy (OA) of 93,54%. This study found that the best criterion for detecting cocoa is information gain, and the NDVI was identified as the most influential attribute of the model. This study found that the minimum producer's and user's accuracy of the resulting algorithm is 94,20% and 93,76%.
Keyword: agroforestri, indeks vegetasi, kakao, pembelajar mesin, pohon keputusan, agroforestry, cacao, decision tree, machine learning, vegetation index

Judul: Pemanasan sekunder plasma menggunakan gelombang mikro untuk reaksi fusi terkontrol
Abstrak: elah diteliti pengaruh pemanasan sekunder pada plasma dengan menggunakan gelombang mikro, yang dijalarkan tegak lurus dengan medan magnetik toroidal dalam tokamak. Didapat nilai numerik daya P =ψψm ≈ 1,305×10-15 W/m3 yang diserap oleh elektron per volume terhadap pemanasan sekunder menggunakan gelombang mikro yang penjalarannya tegak lurus dengan arah medan magnetik toroidal. Nilai yang kecil menunjukkan nilai rerata terhadap banyaknya partikel dalam plasma. Adapun diperolehnya nilai radius rm ≈ 1m yang mendapat nilai serapan terbesar menunjukkan bahwa pada lokasi tersebut terdapat sumbu magnetik, yang sebelumnya diasumsikan berada di pusat lingkaran penampang poloidal tokamak.
Keyword: sumbu magnetik, Gelombang mikro