Judul: Modeling of Singular Value Decomposition and K-Means for Soil Image Feature Extraction of Nickel Potential using Support Vector Machine
Abstrak: Potensi nikel pada tanah hasil eksplorasi (core) diperoleh melalui uji labolatorium menggunakan sinar X-Ray dengan waktu proses lama dan biaya besar. Penelitian ini bertujuan memanfaatkan citra core untuk mengetahui potensi nikel tanpa melalui uji labolatorium melainkan dengan teknik pengenalan pola sehingga dapat mempercepat proses klasifikasi dan menekan pengeluaran biaya. Dalam proses klasifikasi dibutuhkan ciri nikel yang tepat. Pemodelan ciri dalam klasifikasi nikel diperoleh melalui metode support vector machine (SVM) dengan kernel polynomial dengan nilai parameter 8 = 1, 2 dan radial basis function (RBF) dengan nilai parameter σ = 5, 15, 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85, 95 pada ukuran citra 120x1200, 60x600. 12x120 pixel. Ekstrasi ciri yang digunakan adalah warna (RGB) dan tekstur (GLCM) dengan total jumlah 32 ciri dan dilakukan reduksi ciri melalui analisis biplot dengan pengembangan singular value decomposition dan K-Mean dengan nilai K = 4, 5, 6. 7. 8. 9. 10. Pembagian data latih dan data uji menggunakan 4 fold cross validation., Nickel potential at soil exploration (cores) obtained through laboratory testing using X-ray with a long and costly process. This study aims to harness the core image for determining the potential of nickel without laboratory testing, but instead using pattern recognition techniques that can accelerate the process of classification with low cost. The classification process takes proper nickel characteristics. Modeling characteristics in nickel classification obtained through the method of support vector machine (SVM) with polynomial kernel value parameter 8 = 1.2 and radial basis function (RBF) with value parameter σ = 5, 15, 25. 35, 45, 55, 65, 75. 85, 95 at 120x1200, 60x600, 12x120 pixels dimension. Extraction characteristics used are color (RGB) and texture (GLCM) with a total number of 32 traits. Characteristics reduction is done through the biplot analysis with the development of singular value decomposition and K-Means with a value of K = 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. The distribution of training data and testing data using a 4 fold cross validation.
Keyword: Biplot, K-Means, Singular Value Decomposition (SVD), Support Vector Machine (SVM)

Judul: Utilizing Support Vector Regression for Peat Soil Moisture  Estimation based on Sentinel Image Data
Abstrak: Lahan gambut dengan kondisi basah dapat menyerap karbon secara optimal dan dapat mengurangi dampak panas bumi akibat krisis iklim. Sebaliknya, lahan gambut yang kering dapat menyebabkan pelepasan karbon ke atmosfer. Apabila terjadi kebakaran, maka pelepasan karbon akan meningkat secara signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi kelembapan tanah pada lahan gambut di Wilayah Kecamatan Sebangau, Kalimantan Tengah dengan menggunakan algoritma Support Vector Regression (SVR) dan kombinasi parameter terbaik yang digunakan. Penelitian ini menggunakan data kelembapan tanah gambut sebagai data prediktan dan data Normalized Difference Water Index, Soil-Adjusted Vegetation Index, Normalized Soil Moisture Index, Normalized Difference Moisture Index, Normalized Difference Vegetation Index dari data Sentinel-2A sebagai data prediktor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi kernel radial (RBF) dan parameter e = 0.2, C = 10 dan ? = 100 menghasilkan model SVR dengan kemampuan estimasi yang paling baik. Model dengan kombinasi tersebut menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error sebesar 9,70% untuk data training dan 15,66% untuk data testing. Penerapan model SVR di Kecamatan Sebangau, Kalimantan Tengah menunjukkan bahwa kelembapan tanah di wilayah tersebut berada pada kisaran 33%-55%. Penelitian ini menunjukkan bahwa model SVR dapat diimplementasikan dalam menduga kelembapan tanah gambut., Peatlands with wet conditions can optimally absorb carbon and can reduce the impact of geothermal heat due to the climate crisis. Conversely, dry peatlands can lead to the release of carbon into the atmosphere. If there is a fire, the carbon release will increase significantly. This study aims to estimate soil moisture in peatlands in Sebangau District, Central Kalimantan using the Support Vector Regression (SVR) algorithm and the best combination of parameters used. This research uses peat soil moisture data as predicted data and Normalized Difference Water Index, Soil-Adjusted Vegetation Index, Normalized Soil Moisture Index, Normalized Difference Moisture Index, Normalized Difference Vegetation Index from Sentinel-2A data as predictor data. The results showed that the combination of radial kernel (RBF) and parameters e = 0.2, C = 10 and ? = 100 produced an SVR model with the best estimation capability. The model with this combination produces a Mean Absolute Percentage Error value of 9.70% for training data and 15.66% for testing data. The application of the SVR model in Sebangau District, Central Kalimantan shows that soil moisture in the region is in the range of 33%- 55%. This research shows that the SVR model can be implemented in estimating peat soil moisture.
Keyword: MAPE, kernel, machine learning, sentinel-2A, tuning parameter

Judul: Prolapsus uteria dan penanggulangannya
Abstrak: Prolapsus uteri adalah penyembulan mukosa uterus dari badan melalui vagina. Penyembulan ini dapat total dan dapat pula sebagian. Umumnya terjadi setelah melahirkan. Prolapsus uteri disebabkan karena pada saat melahirkan, hormon oxytocin yang dihasilkan oleh kelenjar hipofise posterior sangat meningkat, sehingga gerak peristaltik, perejanan urat daging dan diafragma berlangsung terus menerus dengan kuat, meskipun foetus telah lahir. Faktor predisposisi prolapsus uteri adalah hewan yang telah berumur tua dan selalu di kandangkan sepanjang tahun, sehingga menyebabkan relaksasi ligamentum penggantung uterus. Infeksi yang disebabkan oleh kuman penyebab abortus serta batuk yang kronis lebih mendorong terjadinya prolapsus uteri.
Keyword: