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: Developing a Decision Tree Algorithm for Cocoa Agroforestry  Detection in Three Typologies: Case Studies in Masamba District
Abstrak: Tulisan ini menerangkan tentang pembangunan algoritma klasifikasi machine learning pohon keputusan dalam mengidektifikasi agroforestri kakao dan kakao monokultur pada tiga tipologi menggunakan data penginderaan jauh dan data geospasial. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan peubah (atribut) serta parameter algoritma pohon keputusan dalam mendeteksi kakao khususnya agroforestri berbasis citra resolusi tinggi SPOT 6/7. Kajian ini menguji peubah sosio-biogeofisik dan peubah spektral yang diturunkan dari citra SPOT SPOT 6/7. Penelitian ini menemukan bahwa peubah paling berpengaruh adalah NDVI untuk tipologi 1 dan 2, serta elevasi untuk tipologi 3. Penelitian ini juga menemukan bahwa kriteria dari algoritma pohon keputusan terbaik adalah information gain untuk tipologi 1 dan 2, serta gini index untuk tipologi 3. Kombinasi tersebut menghasilkan kappa accuracy (KA) sebesar 97,30%, 98,80%, dan 99,21% untuk tiap tipologi., This paper describes the development of a decision tree machine learning classification algorithm to identify cocoa agroforestry and cocoa monocultures in three typologies using remote sensing data and geospatial data. The objective of this study was to find variables (attributes) and parameters of the decision tree algorithm in detecting cocoa, especially agroforestry, based on SPOT 6/7 high resolution imagery. This study examines the socio-biogeophysical variables and spectral variables derived from SPOT SPOT 6/7 images. This study found that the most influential variables were NDVI for typology 1 and 2, and elevation for typology 3. This study also found that the best decision tree algorithm criteria were information gain for typology 1 and 2 and gini index for typology 3. The combination produces Kappa Accuracy (KA) of 97,30%, 98,80% and 99,21% for each typology. This study concludes that the vegetation index variable is more reliable in identifying built-up land cover classes than socio-biogeophysical variables.
Keyword: pohon keputusan, mesin pembelajar, indeks vegetasi, sosio-biogeofisik, decision tree, machine learning, vegetation index, socio-biogeophysics

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