Judul: Comparison of Forest and Land Fire Severity Assessment Methods using Machine Learning
Abstrak: Information on the burn severity can facilitate the management of forest and land fires, both in terms of planning, managing, and rehabilitating on minimizing losses but on-site data collection of vegetation and soil conditions that are commonly used to assess the severity of forest and land fires will cost a lot of time, money, and limited area coverage. Random Forest is widely used on burn severity related studies because of the good performance resulted. VGG-19 architecture also used as deep learning predictor in several burn severity studies.This study aims to compare the Random Forest and VGG-19 methods to determine the severity class of forest and land fires and to find the most suitable method for forest conditions in Indonesia based satellite images that can overcome the limitations of on-site data collection. The stages of this research are Sentinel-2 data acquisition, data preprocessing to calculate spectral indices and split images into several sub-images, model training using Random Forest and VGG-19, evaluation using accuracy, F1- score, and kappa coefficient metriecs, and comparison of classification methods. The results from this study suggest the usage of Random Forest model in prior to classify forest and land fire severity with average accuracy of 80%, 0,503 F1 score, and 0,4 kappa coefficient for 5 classes prediction along with average accuracy of 83%, 0,745 F1 score, and 0,506 kappa coefficient in 3 classes prediction. Prediction of burn severity information generated from Random Forest model can be used for decision-making and policies to protect areas with high severity in order to properly regenerate post-fire biodiversity in those areas., Informasi tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan dapat mempermudah manajemen penanganan karhutla baik dari segi perencanaan, pengelolaan, dan rehabilitasi karhutla dalam meminimalisir kerugian. Pengambilan informasi lapang kondisi vegetasi serta tanah yang umum digunakan untuk menilai tingkat keparahan karhutla membutuhkan waktu lama, biaya yang cukup besar, serta cakupan area yang terbatas. Metode Random Forest sering digunakan dalam penelitian terkait keparahan karhutla karena performa prediksi yang baik. Arsitektur VGG-19 juga digunakan sebagai prediktor deep learning dalam penelitian tingkat keparahan karhutla. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Random Forest dan VGG-19 untuk menentukan kelas tingkat keparahan karhutla dan mencari metode yang paling sesuai untuk kondisi hutan di Indonesia berdasarkan data citra satelit yang dapat mengatasi kekurangan pengambilan data lapang. Tahapan dari penelitian ini meliputi pengumpulan data, praproses data dengan menghitung indeks spektral dan membagi citra utuh menjadi subcitra, pelatihan model menggunakan model Random Forest dan VGG-19, evaluasi model menggunakan metrik akurasi, skor F1, dan koefisien kappa, serta membandingkan metode klasifikasi. Hasil dari penelitian ini menyarankan model Random Forest untuk memprediksi tingkat keparahan karhutla dengan akurasi rata rata 80%, skor F1 sebesar 0,503, koefisien kappa sebesar 0,4 untuk klasifikasi tingkat keparahan karhutla 5 kelas serta akurasi rata-rata 83%, skor F1 sebesar 0,745, dan koefisien kappa 0,506 untuk klasifikasi tingkat keparahan karhutla 3 kelas. Hasil prediksi kelas tingkat keparahan yang didapatkan dari model Random Forest dapat digunakan untuk pengambilan keputusan serta membuat kebijakan untuk melindungi wilayah yang memiliki tingkat keparahan tinggi agar dapat melakukan regenerasi biodiversitas pasca kebakaran di wilayah tersebut dengan baik dan aman dari gangguan.
Keyword: burn severity, classification, forest and land fire, machine learning, remote sensing

Judul: Development of a Prediction Model for Potential Forest and Land Fires using Machine Learning Algorithms Based on Patrol Data
Abstrak: Indonesia mempunyai luas hutan sebesar 120 juta hektar atau 64% dari luas daratannya. Meski demikian, faktanya hutan Indonesia terus mengalami deforestasi. Angka laju deforetasi Indonesia tertinggi terjadi tahun 2018-2019 (844,72 ha/tahun). Sekitar 57% deforestasi Indonesia diakibatkan oleh perubahan penutupan hutan. Salah satu faktornya adalah terjadinya kebakaran hutan dan lahan (karhutla). Upaya pengendalian karhutla dilakukan dengan pembangunan Sistem Informasi Patroli Pencegahan (SIPP) Karhutla untuk patroli terpadu. Namun, data patroli hanya digunakan untuk observasi dan analisis spasial sederhana dalam modul spasial. Data patroli belum digunakan untuk analisis pencegahan karhutla lebih lanjut. Sebagai langkah mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan membangun model prediksi potensi karhutla menggunakan algoritma SVM, Random Forest dan XGBoost berdasarkan data patroli. Kemudian dilakukan perbandingan kinerja model prediksi SVM, Random Forest dan XGBoost dalam prediksi potensi karhutla untuk mendapatkan model prediksi terbaik. Tahapan penelitian dimulai dengan pengumpulan data dan eksplorasi data. Praproses data terdiri dari identifikasi dan penanganan outlier serta missing value, transformasi data dan penanganan ketidakseimbangan kelas data. Kemudian dilakukan tahapan pembagian data dan k-fold cross validation. Pembangunan model prediksi menggunakan algoritma SVM, Random Forest dan XGBoost. Setelah itu, dilakukan hyperparameter tuning, pengujian model dan evaluasi model. Tahap akhir yaitu perbandingan model dan visualisasi hasil prediksi model terbaik. Penelitian ini berhasil membangun model prediksi potensi karhutla menggunakan algoritma SVM, Random Forest, dan XGBoost berdasarkan data patroli SIPP karhutla. Model prediksi dibangun melalui tahap praproses data menggunakan metode Synthetic Minority Oversampling Technique and Edited Nearest Neighbor (SMOTE-ENN) yang berhasil menangani ketidakseimbangan kelas data. Kemudian, metode Random Search berhasil mendapatkan kombinasi hyperparameter terbaik untuk optimasi model prediksi. Performa model prediksi dilihat dari akurasi setelah optimasi model, yaitu SVM-linier (79,65%), SVM-polynomial (76,82%), SVM-rbf (76,75%), SVM- sigmoid (33,82%), Random Forest (94,95%) dan model XGBoost (95,55%). Oleh karena itu, model prediksi terbaik adalah XGBoost (95,55%) untuk prediksi potensi karhutla di Sumatera dan Kalimantan. Model XGBoost dapat mengungguli model prediksi lainnya karena penggunaan teknik boosting yang meningkatkan performa model dengan cara mengurangi selisih antara data aktual dan hasil prediksi. Hasil analisis korelasi menunjukkan variabel prediktor dengan korelasi tertinggi terhadap hasil prediksi pada model XGBoost adalah kondisi vegetasi kering, dengan tingkat korelasi (10,69%). Selain itu, faktor iklim dan lingkungan juga mempengaruhi hasil prediksi penelitian ini, sehingga hasilnya dapat berbeda di wilayah yang berbeda., Indonesia has a forest area of 120 million hectares, or 64% of its land area. However, the fact is that Indonesia's forests continue to experience deforestation. Indonesia's highest deforestation rate occurred in 2018-2019 (844.72 ha/year). Around 57% of Indonesia's deforestation was caused by changes in forest cover. One of the factors is the occurrence of forest and land fires (karhutla). Efforts to control forest and land fires are carried out with the development of the Karhutla Prevention Patrol Information System (SIPP) for integrated patrols. However, patrol data is only used for observation and simple spatial analysis in the spatial module. Patrol data has yet to be used for further study of forest and land fire prevention. To overcome these problems, this research aims to build a prediction model of forest and land fire potential using SVM, Random Forest, and XGBoost algorithms based on patrol data.
Keyword: kebakaran hutan dan lahan, prediksi, random forest, Support Vector Machines (SVM), XGBoost, forest and land fire, prediction

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: