Judul: Classification of Garlic Land based on growth phase using Convolutional Neural Network
Abstrak: Kebijakan perluasan lahan bawang putih dilakukan pemerintah Indonesia dalam rangka swasembada bawang putih. Pengembangan teknologi untuk pengawasan pelaksanaan tanam diarahkan agar dapat mengawasi kesesuaian lahan tanam bawang putih di berbagai lokasi tanam dengan cepat serta biaya rendah. Penelitian sebelumnya telah memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dari satelit Sentinel-1A dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan lahan bawang putih/ non bawang putih di wilayah Sembalun. Keterbatasan penelitian sebelumnya yaitu: Sentinel-1A menggunakan backscatter yang hanya mampu menjangkau lahan pada level permukaan, belum menyediakan citra multi-temporal, model CNN belum mengaplikasikan fase pertumbuhan. Penelitian ini bertujuan membuat model klasifikasi lahan bawang putih berdasarkan fase pertumbuhan dengan algoritme CNN. Penambahan fase pertumbuhan diperlukan oleh dinas wilayah terkait untuk mengawasi kesesuaian tanam pada lahan bawang putih selama masa tanam. Sentinel-2 menyediakan data satelit MultiSpectral Instrument (MSI) dengan akses terbuka, jangkauan luas, resolusi dan frekuensi tinggi untuk tutupan dan penggunaan lahan. CNN dapat mengekstraksi fitur secara otomatis serta reliable pada berbagai dataset besar tergantung dari arsitektur yang dibangun. Tahapan penelitian ini meliputi pengumpulan data, praproses, pembagian data, hyperparameter CNN, pembuatan model klasifikasi dengan CNN dan evaluasi model. Dataset terdiri dari 446 citra Sentinel-2 yang telah dilakukan praproses dan dikonfirmasi dengan ground truth drone. Model CNN menggunakan arsitektur VGG16 dan VGG19. Modifikasi arsitektur serta hyperparameter tuning berupa network size, batch size, learning rate, optimizer dan epoch diterapkan untuk mendapatkan nilai optimal. Evaluasi model meliputi confusion matrix, precision, recall dan loss function pada empat skenario (VGG16 base model, VGG16 modifikasi, VGG19 base model dan VGG19 modifikasi). Model terbaik diperoleh dari skenario VGG19 modifikasi dengan hyperparameter input network = 64 × 64, batch = 32, learning rate = 0,001, zoom = 0,0, optimizer = adam, dan epoch = 145. Penelitian ini berhasil mengklasifikasikan lahan bawang putih berdasarkan fase pertumbuhan, dengan tingkat akurasi 81,81% dan loss function 0,71. Nilai presisi 0,43 untuk kelas awal tumbuh dan vegetasi, serta 0,22 untuk kelas panen. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai tahap awal pengawasan realisasi tanam bawang putih oleh pelaksana kebijakan pengembangan lokasi bawang putih di Sembalun. Para peneliti dapat memanfaatkan citra Sentinel-2 sebagai data sumber pengklasifikasian lahan dengan mengembangkan model CNN.
Keyword: bawang putih, Convolutional Neural Network (CNN), fase pertumbuhan, sentinel-2, VGG

Judul: Penerapan Algoritme Support Vector Machine pada Citra Sentinel-2A untuk Klasifikasi Fase Pertumbuhan Bawang Putih
Abstrak: Peningkatan kebutuhan konsumsi bawang putih (Allium sativum L.) di Indonesia tidak diimbangi dengan peningkatan jumlah produksinya. Pemerintah melakukan program ekspansi lahan penanaman bawang putih di Sembalun, Lombok Timur untuk mencapai swasembada bawang putih 2030-2045. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model klasifikasi lahan bawang putih berdasarkan fase pertumbuhan bawang putih di Sembalun. Data yang digunakan adalah citra Sentinel-2A yang diakuisisi tanggal 1 Juli 2021 dan periode 31 Juli 2021. Algoritme yang digunakan adalah support vector machine (SVM) untuk klasifikasi data banyak kelas. Penelitian ini menerapkan model dengan dua skenario data yang memiliki perbedaan atribut. Model klasifikasi terbaik terdapat pada skenario kedua. Model ini memiliki akurasi terbaik sebesar 72,9% dengan nilai precision dan recall masing-masing sebesar 70,8% dan 71,4%. Berdasarkan evaluasi hasil klasifikasi, model SVM ini mampu mengidentifikasi fase pertumbuhan bawang putih di Sembalun., The increasing of need for consumption of garlic (Allium sativum L.) in Indonesia is not matched by an increase in the amount of production. The government carried out a program to expand the garlic planting area in Sembalun, East Lombok to achieve garlic self-sufficiency in 2030-2045. This study aims to create a model to classify the growth phase of garlic in Sembalun. The data used are Sentinel-2A imagery which was acquired on July 1st, 2021 and July 31st, 2021. The algorithm used is support vector machine (SVM) for multiclass classification data. This study applies a model with two data scenarios that have different attributes. The best classification model is found in the second scenario. This model has the best accuracy of 72.9% with precision and recall values of 70.8% and 71.4%, respectively. Based on the evaluation of the classification results, this SVM model able to identify the growth phase of garlic in Sembalun.
Keyword: bawang putih/garlic, fase pertumbuhan/growing phase, klasifikasi citra/image classification, Sentinel-2A, support vector machine

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: