Judul: Performance Comparison of Feature Selection Algorithm to Detect Nitrogen Needs of Rice Plants based on Multi-spectral Drone Image Data
Abstrak: Pendeteksian kebutuhan nitrogen tanaman padi dapat dilakukan menggunakan citra yang diperoleh dari drone multi-spectral. Citra multi-spectral memiliki spektrum frekuensi dan panjang gelombang (band) yang luas, yang digunakan sebagai fitur dalam mendeteksi kebutuhan nitrogen padi. Namun, penggunaan semua fitur dapat meningkatkan beban komputasi dan mengurangi akurasi klasifikasi, sehingga algoritma dimensionality reduction atau feature selection perlu diterapkan untuk mengurangi redundansi fitur dan meningkatkan akurasi. Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi kebutuhan nitrogen tanaman padi, drone multi-spectral diterbangkan pada ketinggian 50 m di atas lahan sawah seluas 239 m x 204 m, sehingga terdapat 1495 grid dalam lahan sawah tersebut. Ground truth pendeteksian kebutuhan nitrogen sawah merupakan informasi warna daun padi berdasarkan Bagan Warna Daun (BWD) yang diambil untuk merepresentasikan kebutuhan nitrogen lahan per grid berukuran 4x4 m2. Pada penelitian ini, empat metode pemrosesan fitur dibandingkan, yaitu Principal Component Analysis (PCA) sebagai dimensionality reduction, Greedy, Gini-index, dan F-score sebagai feature selection. Fitur-fitur yang terpilih kemudian digunakan dalam mendeteksi kebutuhan nitrogen padi menggunakan algoritma klasifikasi random forest. Hasil simulasi menunjukkan bahwa klasifikasi tanpa pemrosesan fitur menghasilkan akurasi sebesar 95,59%, presisi sebesar 94,92%, recall sebesar 95,59% dan F1-score sebesar 95,59%. Kombinasi algoritma seleksi fitur, reduksi dimensionalitas, dan K-fold cross validation dapat meningkatkan kinerja algoritma, dengan nilai akurasi meningkat 4% menjadi 99,69%, presisi meningkat 4% menjadi 99,83%, recall meningkat 4% menjadi 99,69%, dan F1-score meningkat 4% menjadi 99,69% dibandingkan tanpa menggunakan metode praproses fitur dan Kfold cross validation.
Keyword: nitrogen, padi, random forest, multi-spectral, seleksi fitur

Judul: Comparative of Classification Algorithms for Detecting Nitrogen Needs of Rice Plants Based on Multi-spectral drone Image Data
Abstrak: Optimalisasi penggunaan pupuk Nitrogen (N) sangat penting untuk meningkatkan produktivitas tanaman padi. Untuk mengetahui jumlah pupuk yang diperlukan oleh tanaman padi, petani umumnya menggunakan Bagan Warna Daun (BWD) dengan cara mencocokkan warna daun padi dengan warna pada BWD secara manual. Namun, hal ini sangat memakan waktu. Salah satu strategi untuk meningkatkan efisiensi penentuan kebutuhan pupuk N adalah dengan menggunakan Multi-spectral Drone. Drone digunakan untuk mengambil citra multispectral, kemudian citra ini digunakan untuk menentukan kebutuhan pupuk N. Penelitian ini membandingkan beberapa algoritma klasifikasi untuk memodelkan kebutuhan pupuk N dari data citra multispectral, dengan menggunakan ground truth dari penskalaan BWD. Algoritma klasifikasi yang dibandingkan yaitu Decision Tree (DT), Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), dan K-Nearest Neighbour (KNN). Kinerja kelima algoritma klasifikasi diukur dengan metrik evaluasi accuracy, recall, precision dan F1 score. Ditemukan bahwa model klasifikasi terbaik adalah algoritma Decision Tree (DT) dengan akurasi 98,58%, recall 96,71%, precision 96,06%, dan F1 score 96,18%.
Keyword: algoritma klasifikasi, bagan warna daun, Multi-spectral Drone, padi

Judul: Model’s Dynamics for Lymphocytes Recovery on the HIV presence with Protease Inhibitor Therapy.
Abstrak: HIV is a member of retrovirus that especially attacks lymphocytes or white blood cells, known as CD4+ T cells. New T cells created from sources within the body such as the thymus and by proliferation of existing T cells. In this paper, influence of protease inhibitor therapy in HIV dynamics will be analyzed. The influence can be categoried in three models, which are model HIV without drug therapy, model HIV with protease inhibitor and model T cell recovery. In the models, three parameters which are uninfected cells population, infected cells population and virus population are studied. From HIV without drug therapy model it is obtained two types fixed point which are uninfected fixed point and infected fixed point. The stability of fixed point depends on basic reproduction number which is influenceed by the total number of virus produced by a cell during its lifetime. From HIV with protease inhibitor therapy model it is obtained two type fixed points. The stability of fixed point depends on basic reproduction number. Other than influenceed by the total number of virus produced by a cell during its lifetime, basic reproduction number of this model also affected by the effectiveness of a protease inhibitor. Basic reproduction number of this model is smaller than that of model HIV without drug therapy. In the model T cell recovery, new T cells created only from sources within the body, and T cells can be invulnerable to HIV infection after the therapy. From the model it is obtained only one fixed point that is uninfected fixed point. The stability of fixed point depends on basic reproduction number. The total number of virus produced by a cell during its lifetime and the effectiveness of a protease inhibitor determine the basic reproduction number. Basic reproduction number of this model is smallest than that of other models.
Keyword: