Judul: Prediksi Luas Panen Padi Menggunakan Metode Random Forest pada Data Multitemporal Landsat 8 di Lahan Sawah Kabupaten Brebes.
Abstrak: Mengakhiri kelaparan dan mencapai ketahanan pangan merupakan tujuan kedua SDG’s, tujuan ini dapat direalisasikan jika didukung oleh data yang akurat. Salah satu datanya tersebut adalah data pertanian, tetapi sejak tahun 1997 data pertanian di Indonesia terindikasi overestimate. Untuk mengatasi overestimate pada 2018 dibentuk Kerangka Sampling Area (KSA) yang dilaksanakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dan pemangku kepentingan lainnya untuk menghitung luas lahan padi. Meskipun KSA dapat memecahkan permasalahan overestimate tetapi memiliki keterbatasan karena sifatnya survei. Metode yang ditawarkan dalam penelitian ini untuk mengatasi keterbatasan KSA, menggunakan Random Forest dan Satellite Imagery untuk mengklasifikasikan area panen. Data spektral diperoleh dari citra satelit dikombinasikan dengan data lapangan KSA kemudian diklasifikasikan menggunakan Random Forest di Kabupaten Brebes. Klasifikasi menggunakan 3 alternatif pemodelan kelas KSA, yaitu kelompok label berisi 10 kelas, 3 kelas dan 2 kelas. Hasil penelitian di Brebes dengan Random Forest diperoleh akurasi pada kelompok dengan 10 kelas sebesar 75.16%, sensitifitas 57.67% dan spesifisitas 97.02%. Pada kelompok dengan tiga kelas KSA memiliki akurasi 80.62%, sensitivitas 79.28%, dan spesifisitas 90.19%. Kelompok terakhir dengan dua kelas memiliki akurasi 95.25%, sensitifitas 12.64% dan spesifisitas 99.54%. Model yang terpilih dari ketiga alternatif pemodelan adalah model dengan 3 label KSA karena memiliki akurasi dan sensitifitas yang tinggi. Akurasi tinggi yang diperoleh dari model menunjukkan model dapat digunakan untuk mengklasifikasikan tanah yang sedang dipanen dan dapat digunakan untuk mengihitung luas panen melalui hasil klasifikasi sehingga penyebaran data pertanian dapat lebih cepat dan lebih murah.
Keyword: Landsat 8, Kerangka Sampel Area (KSA), Ensemble, Klasifikasi

Judul: Klasifikasi Fase Pertumbuhan Padi Menggunakan Random Forest berdasarkan Data Multitemporal Landsat-8.
Abstrak: Pemantauan tanaman padi di Indonesia memainkan peran penting untuk mendukung ketahanan pangan dan swasembada. Salah satu tantangan mendasarnya adalah tugas klasifikasi fase pertumbuhan tanaman pangan yang dapat membantu memperkirakan hasil sebelum panen. Klasifikasi fase pertumbuhan tanaman pangan khususnya padi, telah dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) berdasarkan metode survei, yaitu kerangka sampel area (KSA). Survei memiliki kualitas estimasi yang tinggi namun, juga memiliki keterbatasan, yaitu biaya yang besar dan kurangnya informasi area non sampel. Berbeda dengan metode survei, penelitian ini mengeksplorasi metode yang terukur dan murah menggunakan data penginderaan jauh gratis, yaitu Landsat-8. Landsat-8 menyediakan informasi spasio-temporal yang mencakup informasi pertumbuhan vegetasi. Hal ini memungkinkan Landsat-8 untuk menjadi sumber informasi klasifikasi fase pertumbuhan padi namun, untuk klasifikasi yang akurat perlu dilakukan rekayasa fitur yang mampu menangkap pola spektral temporal pertumbuhan padi dari satu musim tanam. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model klasifikasi fase pertumbuhan padi berdasarkan data multitemporal Landsat-8, mengevaluasi kebaikan model dengan confusion matrix, dan melakukan features engineering untuk menelusuri set fitur terbaik. Data yang digunakan adalah citra Landsat-8 periode November 2017 sampai Desember 2018 dan data KSA tahun 2018. Fitur dasar yang digunakan adalah band 1 sampai band 7, indeks EVI, NDVI, NDWI, dan NDBI. Dari fitur dasar tersebut dilakukan features engineering terhadap empat periode temporal Landsat-8. Model klasifikasi yang digunakan adalah random forest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi model klasifikasi sebesar 23.6% ketika model menggunakan fitur EVI saja. Akurasi klasifikasi menjadi 57.3% ketika model menggunakan seluruh fitur dasar dari 1 periode Landsat-8. Saat fitur ditingkatkan lagi sampai 4 periode, akurasi meningkat menjadi 73.6%. Artinya akurasi klasifikasi meningkat ketika fitur temporal dimasukkan ke dalam model. Akurasi tertinggi adalah kelas vegetatif awal, vegetatif akhir, dan bukan sawah. Akurasi terendah di kelas generatif awal dan kelas bera. Fitur terbaik pembeda kelas padi dengan non padi adalah varian indeks vegetasi, sedangkan pembeda kelas fase pertumbuhan padi adalah maksimum dan minimum EVI, EVI, band 5, dan band 6. Dalam penelitian ini, penulis menunjukkan metode yang diusulkan memberikan manfaat potensial bagi pemerintah dan lembaga statistik sebagai sumber data pertanian yang murah dan terukur.
Keyword: klasifikasi, padi, indeks vegetasi, random forest, features enginering

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: