Judul: Indication of Coffee Plantation Distribution in West Java using Google Earth Engine Machine Learning Classifiers
Abstrak: Penggunaan big data dan machine learning adalah bagian dari apa yang dikenal dengan Agriculture 4.0 yang mana akan dicapai melalui pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data spatio-temporal secara real-time pada semua aspek industri pertanian. Kontribusi perkebunan kopi terhadap perekonomian nasional semakin meningkat pesat. Salah satu cara untuk mendukung terciptanya lingkungan investasi yang kondusif adalah dengan penyediaan data dan informasi yang berkualitas sebagai acuan kebijakan dan pengambilan keputusan. Kopi adalah tanaman yang tumbuh di bawah naungan pohon lain. Tantangan besar dalam pemetaan kebun kopi adalah pemisahan kelas hutan dari kopi. Kesamaan spektral antara sistem kopi dan hutan bahwa pemrosesan citra alternatif dan teknik klasifikasi diperlukan untuk meningkatkan akurasi secara keseluruhan. Google Earth Engine digunakan sebagai platform untuk mendapatkan kumpulan data indeks vegetasi dan non-vegetasi berbasis Sentinel-2A dan dilanjutkan dengan model klasifikasi. Algoritma Random Forests, CART, dan SVM, serta teknik ensemble Max, Med, dan Min digunakan untuk klasifikasi kebun kopi. CART memiliki akurasi validasi tertinggi dengan overall accuracy 0,88; user’s accuracy 0,81; producer’s accuracy 0,84; koefisien Kappa 0,73; TSS 0,74; overprediction rate 0,19; dan underprediction 0,15. Total luas perkebunan kopi yang diklasifikasi menggunakan algoritma CART di Provinsi Jawa Barat adalah sebesar 53.284 ha. Lima kabupaten/kota teratas yang memiliki wilayah perkebunan kopi terluas di Jawa Barat adalah Garut (10.537 ha), Cianjur (10.015 ha), Sukabumi (7090 ha), Bandung (6576 ha), dan Tasikmalaya (4512 ha)., The use of big data and machine learning is part of Agriculture 4.0 which will be achieved through the collection, processing and analysis of real-time spatio-temporal data on all aspects of the agricultural industry. The contribution of coffee plantations to the national economy is increasing rapidly. One way to support a conducive investment environment is the provision of quality data and information as references for policy and decision-making. Coffee is planted in the shade of a tree. The big challenge in mapping coffee plantations is the separation of forest classes from coffee. Spectral similarities between coffee and forest systems suggest that alternative image processing and classification techniques might be needed to improve the overall classification. Google Earth Engine is used as a platform to obtain a Sentinel-2A-based vegetation and non-vegetation indices dataset and continue with the classification model. Random Forest, CART, SVM algorithms and Max, Med, and Min ensemble techniques are used to classify coffee plantations. CART has the highest validation accuracy with overall accuracy 0,88; user's accuracy 0,81; producer's accuracy 0,84; Kappa coefficient 0,73; TSS 0,74; overprediction rate 0,19; and underprediction 0,15. As result, the indication of the total coffee plantation area in West Java Province is 53.284 ha. The top 5 districts have the largest coffee plantation area as follows Garut (10.537 ha), Cianjur (10.015 ha), Sukabumi (7090 ha), Bandung (6576 ha), and Tasikmalaya (4512 ha).
Keyword: ensemble, Google Earth Engine, Jawa Barat, machine learning, Perkebunan Kopi

Judul: Identification of Coffee Plants (Coffea) West Java based on Machine Learning Landsat-8 Satellite Imagery using SVM and Random Forest
Abstrak: Identifikasi dilakukan dengan memanfaatkan platform Google Earth Engine (GEE) untuk kepentingan pemetaan perkebunan agar terjadi keharmonisan data antara data pusat maupun daerah dan mengetahui tingkat kesesuaian lahan dengan karakteristik kopi. Tujuan penelitian yaitu mengidentifikasi dan memetakan lahan perkebunan kopi dengan memanfaatkan citra satelit Landsat-8 pada platform GEE serta menganalisis parameter prediktor yang sesuai untuk mengidentifikasi sebaran tanaman kopi. Prosedur penelitian dilakukan dalam 6 tahap, yaitu tahap persiapan data, prapengolahan citra, pengolahan citra, pengolahan data, analisis spasial, dan pengujian akurasi. Hasil penelitian menunjukkan prediktor utama yang berkontribusi besar dalam membedakan karakteristik tanaman kopi yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Elevasi, dan Forest Canopy Density (FCD). Identifikasi menghasilkan luas sebaran tanaman kopi pada tiap daerah di Jawa Barat dan menghasilkan tingkat estimasi luas lahan yang berbeda dari data yang diperoleh pada Badan Pusat Statistik (BPS) daerah dengan metode Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest masing-masing sebesar 59.146 ha dan 167.011 ha. Tingkat akurasi yang dihasilkan berbeda pada metode SVM dan Random Forest. Metode SVM dan metode Random Forest masing-masing menghasilkan tingkat Overall Accuracy sebesar 90% dan 78% serta Kappa Coefficient sebesar 0,88 dan 0,74. Tingkat akurasi berupa data training dan data validasi pada kelas tutupan lahan kopi dengan metode SVM dan Random Forest menghasilkan nilai yang berbeda. Pada metode SVM menghasilkan nilai data training dan data validasi cukup signifikan yaitu 37,5% dan 0 persen. Sedangkan pada metode Random Forest menghasilkan akurasi yang lebih baik dengan nilai data training dan data validasi sebesar 43,75% dan 75%. Identifikasi dengan menggunakan teknik Remote Sensing merupakan suatu kemudahan dalam proses pengumpulan data yang diperoleh secara langsung pada Platform GEE.
Keyword: Google Earth Engine, Remote Sensing, SVM, Prediktor, Kopi, Jawa Barat

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: