Judul: Random Forest and Gradient Boosting Machine for Mapping Flood Locations in DKI Jakarta with Copernicus Sentinel-1A Data
Abstrak: Indonesia banyak mengalami kejadian bencana. Salah satunya adalah banjir yang terjadi di DKI Jakarta, 1 Januari 2020. Beberapa media massa menyebutkan banjir ini sebagai banjir terparah yang menimpa Jakarta. Pemerintah DKI Jakarta mencatat hal sebaliknya dengan data luas wilayah administrasi terdampak banjir. Perbedaan klaim tentang tingkat keparahan banjir memerlukan pendekatan luas banjir yang lebih akurat. Algoritma machine learning pada data citra satelit hasil penginderaan jauh memungkinkan pendekatan luas wilayah banjir secara lebih cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kebaikan model algoritma Random Forest (RF) dan Gradient Boosting Machine (GBM) untuk melakukan prediksi wilayah banjir di DKI Jakarta sehingga dari hasilnya didapat prediksi luas wilayah DKI Jakarta yang terkena banjir. Prediksi dilakukan pada Copernicus Sentinel-1A Data di dua waktu yang berbeda (puncak musim kemarau dan setelah banjir). Setelah melakukan praproses citra, melalui pengamatan secara visual dilakukan pelabelan permukaan air dan permukaan non-air. Ekstraksi nilai dilakukan pada data citra menghasilkan polarisasi VH, VV, dan label. Label digunakan sebagai peubah target (y), sementara polarisasi VH, VV dan kombinasinya digunakan sebagai peubah prediktor pada algoritma RF dan GBM. Penyeimbangan data dan penggunaan data contoh sebesar 5% digunakan untuk mempercepat proses machine learning. Perbandingan dengan uji sidik ragam antara data contoh (5%) dan seluruh data seimbang (100%) mendapatkan nilai p-value antara 0,141 – 0,924 untuk berbagai kombinasi citra, algoritma dan ukuran kebaikan model. Perbandingan dengan uji sidik ragam antar kombinasi prediktor menunjukkan p-value 0,035 – 1,000. Perbandingan uji sidik ragam antar algoritma menghasilkan p-value antara <2 x 10-16 – 1,93 x 10-12. Fungsi paling sederhana dari berbagai kombinasi y = f(VH,VV) digunakan dengan algoritma GBM karena tidak ada perbedaan yang nyata antar kombinasi prediktor. Hasil prediksi permukaan air didapat 168.317 piksel pada puncak musim kemarau dan 451.760 piksel setelah banjir. Perbandingan antara kedua prediksi tersebut menghasilkan, 153.828 piksel permukaan air permanen dan 297.932 piksel atau setara 2.979,32 ha diduga sebagai wilayah banjir. Algoritma GBM menunjukkan hasil akurasi dan F1 yang lebih baik daripada algoritma RF. Kombinasi berbagai prediktor tidak menunjukkan hasil yang berbeda nyata pada algoritma GBM, namun menunjukkan perbedaan pada algoritma RF pada citra setelah banjir. Penggunaan data contoh (5%) tidak menunjukkan hasil yang berbeda dengan seluruh data seimbang (100%). Hasil verifikasi antara prediksi luas wilayah banjir dengan wilayah adminsitrasi kelurahan terdampak banjir menunjukkan hasil yang cukup akurat (75,68%)., Indonesia has experienced many disasters. One of them is the flood that occurred in DKI Jakarta, January 1st, 2020. Several mass media mentioned it as the worst flood to hit Jakarta. The DKI Jakarta government stated the opposite with data on the administrative areas affected by flooding. Different claims about flood severity require a more accurate approach to flood area. Machine learning algorithms on remote sensing satellite imagery data allow a faster and more accurate approach to the flood area. This study aims to compare the goodness of the Random Forest (RF) and Gradient Boosting Machine (GBM) algorithm models for predicting flood locations in DKI Jakarta so that the results can predict the area of DKI Jakarta affected by flooding. Predictions were made on Copernicus Sentinel-1A data at two different times (peak of the dry
Keyword: banjir, gradient boosting machine, random forest, machine learning, copernicus sentinel-1A

Judul: Analysis of Flood Prone Areas in the Krukut Watershed Based on Geographical Information Systems
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang sering mengalami bencana alam seperti banjir. Banjir dapat berdampak pada kehidupan sosial, ekonomi, kerusakan material, kerusakan lingkungan dan kerusakan warisan budaya. Penanggulangan banjir perlu dilakukan untuk mengurangi dampak banjir yang begitu merugikan. Penanggulangan banjir dapat dilakukan dengan memetakan daerah rawan banjir dengan kajian Sistem Informasi Geografis (SIG) menggunakan perangkat lunak ArcGIS. Metode penelitian berupa metode deskriptif yang terdiri dari pengumpulan data, pengolahan data awal dan data lanjutan. Proses identifikasi wilayah rawan banjir menggunakan metode skor (scoring). Faktor yang mempengaruhi kerawanan adalah faktor curah hujan, kemiringan lereng, sungai dan tutupan lahan, jenis tanah dan ketinggian lahan. Berdasarkan hasil skor, Jakarta Pusat memiliki kelas kerawanan banjir kategori rendah seluas 846.03 ha (17.89%), kelas kerawanan banjir sedang seluas 3886.17 ha (82.11%). Jakarta Selatan memiliki kelas kerawanan banjir rendah seluas 4920.99 ha (35.67%) dan kelas kerawanan banjir sedang seluas 8874.90 ha (64.33%)., Indonesia is a country that often experiences natural disasters such as floods. Floods can have an impact on social, economic life, material damage, environmental damage, and damage to cultural heritage. Flood countermeasures need to be done to reduce the adverse effects of flooding. Flood countermeasures can be done by mapping flood-prone areas using Geographic Information System (GIS) of ArcGIS software. The research method is a descriptive method consisting of data collection, initial data processing, and advanced data. The process of identifying flood-prone areas uses the scoring method. Factors that influence vulnerability are rainfall, slope, river and land cover, soil type, and land elevation. From scoring result, Central Jakarta has a moderate category of flood hazard category was 846.03 ha (17.89%), and a high flood hazard class was 3886.17 ha (82.11%) . South Jakart has a low flood hazard class in South Jakarta is 4920.99 ha (35.67%), and the moderate flood hazard class is 8874.90 ha (64.33%).
Keyword: Arcgis, food prone, GIS, overlay

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: