Judul: Deteksi Kerusakan dan Revegetasi Pasca Kebakaran Hutan dan Lahan dengan Pendekatan Decision-Tree Machine Learning: Studi Kasus di Jambi
Abstrak: Informasi mengenai kondisi tutupan hutan dan lahan pasca kebakaran merupakan salah satu bagian penting dalam kegiatan pemantauan setelah terjadinya kebakaran hutan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan fitur, atribut, dan parameter dalam mendeteksi kerusakan dan revegetasi akibat kebakaran berbasis pada citra multiwaktu dengan citra sintetik menggunakan pendekatan Pohon Keputusan (Decision Tree) Pembelajar Mesin (Machine Learning). Penelitian ini menemukan bahwa parameter paling akurat adalah Gini Index pada K1 dengan kombinasi pemangkasan (pruning), tanpa pra-pangkas (pre-pruning), kedalaman pohon sebesar 60, pra-pangkas alternatif (pre-pruning alternative) sebesar 50, sampling split dengan stratified sampling, dan ukuran daun sebesar 41 atau K2 dengan kombinasi tanpa pemangkasan (without pruning), tanpa pra-pangkas (pre pruning), kedalaman pohon sebesar 80, pra-pangkas alternatif (pre-pruning alternative) sebesar 30, sampling split dengan automatic sampling, dan ukuran daun sebesar 100. Kajian ini memberikan overall akurasi (OA) sebesar 95,7% dan kappa accuracy (KA) sebesar 94,6%. Dari tujuh citra indeks yang diuji dengan pohon keputusan, ditemukan tiga indeks yang paling signifikan pada BNDVI (Blue Normalized Differenced Vegetation Index), NBBI (Normalized Built-up & Bare Land Index), dan NDWIG (Normalized Differenced Wetness Index, green-based)., Information on post-fire forest and land cover conditions is important to monitoring activities after forest fires. The study’s objective is to determine features, attributes, and parameters in detecting damage and vegetation growth due to fires based on multi-temporal images with synthetic images using a Machine Learning approach. This study found that the most accurate parameters were the Gini Index at K1 with a combination of pruning, no pre-pruning, tree depth of 60, pre-pruning alternative of 50, sampling split with stratified sampling, and leaf size of 41 or K2 with a combination of no pruning, no pre-pruning, tree depth of 80, pre-pruning alternative by 30, sampling split by automatic sampling, and leaf size by 100. Overall accuracy (OA) gives a value of 95,7% and kappa accuracy (KA) of 94,6%. The classification results of the seven index images tested with decision trees obtained the three most significant indices on BNDVI (Blue Normalized Difference Vegetation Index), NBBI (Normalized Built-up &; Bare Land Index), and NDWIG (Normalized Differenced Wetness Index, green-based).
Keyword: indeks vegetasi, mesin pembelajar, pasca kebakaran, pohon keputusan, decision tree, index vegetation, machine learning, post-fire

Judul: Methods for Measuring the Fire-caused Damage and Forest Growth using Direct Multidate Analysis
Abstrak: Indonesia kehilangan 2,6 juta ha akibat kebakaran pada tahun 2015 dan terulang dengan kehilangan 1,9 juta ha pada tahun 2019. Kendati luas kebakaran menurun, peluang terjadinya kebakaran masih besar karena masyarakat masih melakukan praktik pembakaran untuk persiapan dan konversi lahan. Kebakaran memberikan dampak negatif terhadap manusia dan lingkungan, termasuk kerusakan vegetasi yang terjadi. Pengukuran keparahan kebakaran penting dilakukan untuk mengetahui tingkat kerusakan dan langkah penanganan yang dapat dilakukan. Keterandalan teknologi penginderaan jarak jauh perlu dilakukan untuk mempermudah dalam kegiatan deteksi kerusakan pasca kebakaran, sehingga pengujian berbagai metode remote sensing perlu untuk dilakukan agar mendapatkan referensi metode terpilih yang dapat digunakan. Disertasi ini membahas beberapa teknik deteksi perubahan menggunakan data penginderaan jauh untuk mengukur perubahan tutupan hutan akibat kebakaran dan pertumbuhan kembali pasca kebakaran. Penelitian ini menggunakan citra Landsat 8 OLI karena memiliki variasi resolusi spektral yang lengkap (cahaya tampak dan inframerah), gratis, data historis yang panjang, resolusi temporal 16 hari (8 hari dengan kombinasi Landsat 9), dan resolusi spasial sedang (30m). Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan metode deteksi dan identifikasi jenis perubahan menggunakan analisis multiwaktu langsung (direct multidate analysis). Novelty dari penelitian ini adalah (1) metode terpilih yang dapat digunakan dalam pendeteksian kerusakan dan pertumbuhan akibat kebakaran hutan di Indonesia. (2) Pembangunan kriteria dari metode terpilih untuk mendeteksi kerusakan dan pertumbuhan akibat kebakaran hutan dan lahan. Metode yang diuji adalah Image Differencing (ID), Image Differencing Masking (IDM), Vegetation Image Differencing (VID), Image Ratioing (IR), Image Ratioing Masking (IRM), Change Vector Analysis (CVA), dan Multidate Principal Component Analysis (MPCA). Data yang digunakan adalah Landsat 8-OLI resolusi menengah yang diperoleh pada tahun 2014 yang mewakili kondisi sebelum kebakaran; dan Landsat 8-OLI tahun 2016, menggambarkan kondisi pasca kebakaran. Penelitian dilakukan di Kecamatan Berbak, Provinsi Jambi sebagai provinsi yang tiap tahunnya terjadi kebakaran hutan. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa teknik CVA yang diuji efektif dan akurat mengukur kelas tidak terbakar, terbakar, dan pertumbuhan kembali dengan nilai akurasi kappa akurasi (KA) 85%. MPCA juga memberikan akurasi yang sebanding dengan KA sebesar 81%. Walaupun sama-sama memiliki akurasi yang tinggi (>80%), CVA lebih mudah digunakan karena indeks yang digunakan lebih fokus mengidentifikasi tutupan lahan menggunakan indeks lahan terbuka (NDBI) dan indeks vegetasi (NDVI). Metode terbaik ketiga adalah IR7 yang memberikan akurasi yang lebih rendah dengan KA hanya 63%. Performa CVA yang sangat baik dibandingkan dengan standar kelas kebakaran yang dibangun oleh USGS (United States Geological Survey) menggunakan dNBR (differenced normalized burnt ratio). Penelitian ini menemukan bahwa CVA dengan memanfaatkan indeks magnitude dan direction dapat mendeteksi kelas pasca kebakaran menjadi 5 kelas: (1) kelas tidak terbakar, (2) kelas terbakar rendah,(3) kelas terbakar sedang, (4) kelas terbakar sedang-tinggi, dan (5) kelas pertumbuhan kembali sedang. Sedangkan dNBR hanya dapat mengklasifikasikan dalam 4 kelas yaitu (1) Kelas terbakar rendah (2) kelas terbakar rendah-sedang (3) kelas pertumbuhan kembali, dan (4) kelas tidak berubah. Dari kedua hasil klasifikasi tersebut, dapat diketahui juga bahwa kinerja pendekatan CVA ini lebih unggul daripada metode dNBR yang ditunjukkan dengan kemampuannya untuk mendeteksi 5 kelas keparahan pasca kebakaran., Indonesia lost 2.6 million ha to fires in 2015 and again lost 1.9 million ha in 2019. expand fires, the chance of
Keyword: Analisis komponen utama multi waktu, Analisis multiwaktu langsung, Analisis vektor perubahan, Kebakaran hutan, Rasio citra

Judul: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: