Judul: Classification of Garlic Land based on growth phase using Convolutional Neural Network
Abstrak: Kebijakan perluasan lahan bawang putih dilakukan pemerintah Indonesia dalam rangka swasembada bawang putih. Pengembangan teknologi untuk pengawasan pelaksanaan tanam diarahkan agar dapat mengawasi kesesuaian lahan tanam bawang putih di berbagai lokasi tanam dengan cepat serta biaya rendah. Penelitian sebelumnya telah memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dari satelit Sentinel-1A dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan lahan bawang putih/ non bawang putih di wilayah Sembalun. Keterbatasan penelitian sebelumnya yaitu: Sentinel-1A menggunakan backscatter yang hanya mampu menjangkau lahan pada level permukaan, belum menyediakan citra multi-temporal, model CNN belum mengaplikasikan fase pertumbuhan. Penelitian ini bertujuan membuat model klasifikasi lahan bawang putih berdasarkan fase pertumbuhan dengan algoritme CNN. Penambahan fase pertumbuhan diperlukan oleh dinas wilayah terkait untuk mengawasi kesesuaian tanam pada lahan bawang putih selama masa tanam. Sentinel-2 menyediakan data satelit MultiSpectral Instrument (MSI) dengan akses terbuka, jangkauan luas, resolusi dan frekuensi tinggi untuk tutupan dan penggunaan lahan. CNN dapat mengekstraksi fitur secara otomatis serta reliable pada berbagai dataset besar tergantung dari arsitektur yang dibangun. Tahapan penelitian ini meliputi pengumpulan data, praproses, pembagian data, hyperparameter CNN, pembuatan model klasifikasi dengan CNN dan evaluasi model. Dataset terdiri dari 446 citra Sentinel-2 yang telah dilakukan praproses dan dikonfirmasi dengan ground truth drone. Model CNN menggunakan arsitektur VGG16 dan VGG19. Modifikasi arsitektur serta hyperparameter tuning berupa network size, batch size, learning rate, optimizer dan epoch diterapkan untuk mendapatkan nilai optimal. Evaluasi model meliputi confusion matrix, precision, recall dan loss function pada empat skenario (VGG16 base model, VGG16 modifikasi, VGG19 base model dan VGG19 modifikasi). Model terbaik diperoleh dari skenario VGG19 modifikasi dengan hyperparameter input network = 64 × 64, batch = 32, learning rate = 0,001, zoom = 0,0, optimizer = adam, dan epoch = 145. Penelitian ini berhasil mengklasifikasikan lahan bawang putih berdasarkan fase pertumbuhan, dengan tingkat akurasi 81,81% dan loss function 0,71. Nilai presisi 0,43 untuk kelas awal tumbuh dan vegetasi, serta 0,22 untuk kelas panen. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai tahap awal pengawasan realisasi tanam bawang putih oleh pelaksana kebijakan pengembangan lokasi bawang putih di Sembalun. Para peneliti dapat memanfaatkan citra Sentinel-2 sebagai data sumber pengklasifikasian lahan dengan mengembangkan model CNN.
Keyword: bawang putih, Convolutional Neural Network (CNN), fase pertumbuhan, sentinel-2, VGG

Judul: Sentinel-1A Image Classification for Identification of Garlic Plants using Decision Tree and Convolutional Neural Network (CNN) Algorithm
Abstrak: Bawang putih (Allium sativum L) merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia karena memiliki manfaat yang sangat banyak. Setiap tahunnya terjadi peningkatan konsumsi bawang putih. Sayangnya, Indonesia masih mengimpor bawang putih sebesar 95 persen untuk memenuhi kebutuhan konsumsi tersebut. Pemerintah mencanangkan program swasembada bawang putih pada tahun 2033 untuk mengurangi angka impor dengan melakukan pengawasan (monitoring) terhadap wajib tanam yang dilakukan oleh petani maupun importir di beberapa wilayah sentra bawang putih. Penginderaan jauh dapat dilakukan dengan menggunakan citra satelit untuk membantu program monitoring tersebut sehingga pemetaan terhadap lahan bawang putih maupun bukan dapat dilakukan dengan cakupan yang luas, lebih cepat dan lebih efisien sehingga sumber daya yang dikeluarkan pemerintah dapat berkurang. Citra satelit yang dapat digunakan adalah Sentinel-1A, karena memiliki resolusi spasial dan temporal yang tinggi serta bersih terhadap tutupan awan ataupun distorsi cuaca. Penelitian sebelumnya telah mengklasifikasikan citra Sentinel-1A untuk mengidentifikasi lahan tanaman bawang putih menggunakan algoritme Decision Tree C5.0 dan menghasilkan akurasi yang masih rendah yaitu sebesar 78,45%. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi untuk meningkatkan akurasi dari penelitian sebelumnya yaitu dengan menggunakan algoritme Decision Tree C5.0 dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengidentifikasi lahan bawang putih. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pengunaan dua scenario baru pada algoritme Decision Tree C5.0 belum mampu meningkatkan nilai akurasi yang masih rendah tersebut. Sedangkan penggunaan algoritme baru yaitu CNN, dengan menerapkan kelima scenario yang sudah diterapkan terlebih dahulu menggunakan algoritme Decision Tree C5.0, hasil menunjukan bahwa algoritme CNN mampu meningkatkan akurasi dari seluruh skenario hingga 8%. Hasil terbaik dari keseluruhan percobaan didapatkan menggunakan algoritme CNN yang mamou memberikan akurasi hingga 86,36% dan mampu meningkatkan akurasi dari penelitian sebelumnya 7,91% sebesar. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat mendukung program pemerintah dalam monitoring lahan perkebunan bawang putih.
Keyword: bawang putih, convolutional neural network (CNN), decision tree C5.0, klasifikasi, sentinel-1A

Judul: Pengaruh Jenis Alkohol pada Rendemen Sintesis Zink Dialkilditiofosfat
Abstrak: Zinc dialkyldithiophosphate (ZDTP) is an organometallic compound used as an additive in lubrication system. ZDTP was composed of Zn atoms with two dialkyldithiophosphoric acid. The usefulness of ZDTP depends on alkyl content, as for antiwear, antioxidant, anticorrosive, and restrain extreme pressure. ZDTP can be synthesized through two step. Firstly, dialkyldithiophosphoric acid (ADTP) was made from diphosphorus pentasulphide (P2S5) with alcohol. Second, ADTP was reacted with zinc oxide (ZnO), producing ZDTP. The suitability of the ZDTP has been varied by using fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR), atomic absorption spectrophotometer (AAS), and high performance liquid chromatography (HPLC). The yield of ZDTP 1-4 were 13.88%, 43.50%, 97.29%, and 77.35%, respectively. The result of FTIR characterization in ZDTP showed P-O-C group absorption at 1000􀵆980 cm-1, PS bond absorption at 650􀵆550 cm-1, and Zn-S bond absorption at 400􀵆300 cm-1 . AAS was used to determine the content of Zn in ZDTP 1-4 with the value of 16.16%, 28.82%, 11.81%, and 17.36%, respectively. Verification of compliance indicators ZDTP were measured by comparing the retention time and HPLC chromatograms. It showed that the measured ZDTP had similar retention time with and authentic commercial ZDTP on the same absorption band despite, low concentrations.
Keyword: