Judul: Classification Model of Sugarcane  Growth Phases from Sentinel-1 Multi-temporal Images Using Random Forest  Algorithm
Abstrak: Program kerja dalam mencapai swasembada gula tahun 2023 yang telah ditetapkan oleh Kementerian Pertanian diperlukan strategi untuk mencapainya. Sedangkan diketahui lahan tebu di berbagai daerah di Indonesia berkurang. Daerah Istimewa Yogyakarta yang telah ditetapkan sebagai salah satu daerah sentra tebu memerlukan perlakuan khusus dalam upaya ekstensifikasi. Fase pertumbuhan tebu perlu diamati secara keseluruhan untuk memperoleh informasi waktu panen dan tanam yang nantinya bisa dilakukan estimasi produksi hasil panen dalam periode tertentu. Penelitian ini menggunakan teknologi pemantauan lahan pertanian yang bisa memberikan informasi multi-temporal seperti penggunaan teknologi penginderaan jauh. Penginderaan jauh bisa memberikan informasi mengenai lahan tebu seperti melalui citra Sentinel 1 yang merupakan citra SAR (Synthetic Aperture Radar) dalam dimensi spasial maupun waktu, selain itu menggunakan Citra Non Fotografi seperti citra radar memiliki kelebihan dalam menghilangkan tutupan awan dalam perekaman datanya sehingga pemantauan secara multi-temporal bisa dilakukan dengan lebih menyeluruh tanpa kendala cuaca. Tahap praproses diperlukan untuk klasifikasi citra karena citra yang direkam mengandung noise, masih adanya pengaruh atmosfer, perbedaan skala dan perbedaan posisi terhadap lokasi yang sebenarnya. Tahap ini untuk menyiapkan citra multi-temporal untuk menghilangkan pengaruh yang mengganggu perekaman citra tersebut dengan melakukan koreksi geometrik dan radiometrik, Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh informasi fase pertumbuhan tebu beserta sebarannya dengan algoritma Random Forest. Penelitian ini menggunakan citra Sentinel 1 Interferometric Wide Swath Mode dan data shapefile lahan tebu di DI Yogyakarta. Data latih yang digunakan 9690 sampel piksel yang terdiri dari 6 kelas klasifikasi yaitu bangunan, vegetasi, badan air, sawah, tebu kelas fase 1 dan kelas fase tebu 2. Penelitian ini berfokus membangun model klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest dan menguji hasil klasifikasi Citra Sentinel 1 yang terdiri dari 13 citra dengan akurasi model klasifikasi rata-rata 65,38%. Hasil klasifikasi citra pada bulan Oktober memiliki tingkat overall accuracy tertinggi senilai 73,33% dengan nilai RMSE 2,05. Hasil klasifikasi citra Sentinel 1 multi-temporal mampu memberikan informasi yang cukup untuk membuat peta kalender tanam yang mampu memberikan informasi waktu tanam, waktu panen, sebaran spasial lahannya dan informasi temporal mengenai fase pertumbuhan tanaman tebu. Berdasarkan hasil Peta kalender tanam diketahui waktu tanam tebu di DI Yogyakarta itu bulan Agustus dan Oktober dan waktu panen di bulan Juli dan September.
Keyword: Classification, Monitoring, Random Forest, Sentinel 1, Sugarcane

Judul: Rice Growth Phase Classification with an Object-Based Image Analysis Using Sentinel-2
Abstrak: Pemantauan tanaman padi di Indonesia sebelumnya dilakukan dengan metode pengamatan eye estimate dimana tingkat subjektivitas pengamat sangat tinggi. Sejak tahun 2018 dilakukan penyempurnaan berdasarkan pengamatan objektif dengan metode Kerangka Sampel Area (KSA). Teknik pengambilan data pada KSA dilakukan dengan bantuan citra satelit. Citra satelit gratis Sentinel-2 dapat digunakan untuk memantau pertumbuhan padi secara spasio temporal dan pada wilayah yang lebih luas. Citra Sentinel-2 didesain mendukung pemantauan pertanian. Untuk memantau fase tumbuh padi bisa dilakukan dengan klasifikasi berbasis piksel, tetapi pendekatan ini memiliki keterbatasan munculnya salt and pepper yang mengganggu hasil klasifikasi. Pendekatan klasifikasi Object-Based Image Analysis dapat mengatasi fenomena ini dan lebih baik dalam meniru persepsi manusia terhadap objek. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi fase tumbuh padi pada citra Sentinel-2 dengan pendekatan klasifikasi berbasis objek, membandingkan hasil klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF) dalam identifikasi fase tumbuh padi, dan mengetahui sebaran spasio temporal fase tumbuh padi. Citra Sentinel-2 dengan 12 akuisisi bulan Mei-Agustus 2021 dianalisis dengan pendekatan berbasis objek dan fase tumbuh padi diklasifikasi dengan SVM dan RF. Hasil analisis menunjukkan klasifikasi berbasis objek pada citra deret waktu Sentinel-2 dapat menghasilkan sebaran fase tumbuh padi secara konsisten dan berlanjut. Klasifikasi dengan pendekatan SVM menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan RF.
Keyword: Random Forest Segmentasi Support Vector Machine

Judul: Peluang Partikel Plasma Berada Pada Dimensi Debye Akibat Gangguan Gelombang Elektromagnetik dengan Menggunakan Persamaan Schrödinger
Abstrak: The solution of Schrodinger equations with plasma Coulomb potential in spherical coordinat results solution wave function and energy plasma particle. Electron probability density at Debye length with thermal effect same as ion, which indicates plasma in neutral state. Electromagnetic waves perturbation of an electric field given to result wave function perturbation system. The probability density of plasma particle due to electromagnetic waves perturbation is the largest when an electromagnetic waves frequency 1.41 times the plasma frequency .
Keyword: Schrödinger, plasma, electromagnetic wave