Judul: Identifikasi Tanaman Kopi di Provinsi Sumatera Utara Berbasis  Metode Machine Learning Naïve Bayes dan CART dengan Citra  Satelit Landsat-8
Abstrak: Kopi adalah salah satu komoditas perkebunan yang memegang peranan cukup penting dalam perekonomian Indonesia yang berkontribusi pada kinerja perdagangan dan peningkatan nilai tambah. Mengacu dengan data Badan Pusat Statistika (BPS), data luas kopi masih terdapat perbedaan antara data BPS Provinsi dengan Kabupaten. Sehingga dilakukan identifikasi dan pemetaan tanaman kopi dengan menggunakan metode yang lebih objektif seperti remote sensing dengan citra satelit yang tersedia di platform Google Earth Engine. Pada penelitian ini proses identifikasi dilakukan dengan menggunakan machine learning dengan algoritma naïve bayes dan Classification and Regression Tree (CART) ditambah pengolahan dari citra satelit dan predictors yang mampu mengidentifikasi karakteristik kopi. Analisis trial and error menunjukkan predictors utama yang berkontribusi besar dalam membedakan karakteristik tanaman kopi adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Forest Canopy Density (FCD) dan elevasi. Identifikasi tanaman kopi dengan machine learning naïve bayes dan CART mendapatkan hasil underestimated dan overestimated, masing-masing metode menghasilkan sebesar 28,9% dan 14% dari data BPS provinsi. Hasil akurasi untuk tanaman kopi dengan metode naïve bayes untuk akurasi training sebesar 43% dan validasi sebesar 0% sedangkan metode CART untuk akurasi training sebesar 68,75% dan validasi sebesar 75%.
Keyword: Coffee, Identification, Machine Learning, Remote Sensing, Google Earth Engine

Judul: Identification of Coffee Plants in East Java Based on Machine Learning CART Using Sentinel-2 and Landsat-8 Satellite Imagery
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris dimana sektor pertanian dan perkebunan berperan besar dalam kontribusi perekonomian nasional, salah satunya adalah kopi. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) nasional, provinsi dalam angka, maupun kabupaten/kota dalam angka, ketiganya memiliki jumlah luasan tanaman kopi yang berbeda. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan pendataan yang masih dilakukan secara subjektif. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi tanaman kopi secara objektif, cepat, dan murah dengan menggunakan penginderaan jauh. Proses identifikasi yang dilakukan berbasis metode machine learning Classification and Regression Tree (CART) dengan citra satelit Sentinel-2 dan Landsat-8 dengan menganalisis predictors yang dapat digunakan dan memetakan persebaran perkebunan kopi menggunakan Google Earth Engine (GEE). Hasil penelitian menunjukkan predictors penting dalam proses identifikasi tanaman kopi adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Forest Canopy Dencity (FCD), dan elevasi. Total luasan tanaman kopi yang didapat dengan menggunakan citra satelit Sentinel-2 menunjukkan overestimated 148%, sedangkan dengan menggunakan citra satelit Landsat-8 menunjukkan overestimated 1%. Akurasi yang didapat sebesar 60% untuk Sentinel-2 dan 40% untuk Landsat-8. Hasil akurasi masih rendah dikarenakan data sampling kurang mewakili data keseluruhan.
Keyword: tanaman kopi, identifikasi, penginderaan jauh, machine learning, google earth engine

Judul: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model