Judul: Penerapan Algoritme Maximum Likelihood dan k-Nearest Neighbour untuk Identifikasi Lahan Bawang Putih Menggunakan Citra Sentinel-1A
Abstrak: Komoditas bawang putih (Allium sativum) di Indonesia dikenal memiliki banyak khasiat. Seiring dengan pertumbuhan penduduk, konsumsi bawang putih juga semakin meningkat. Namun, ketersediaannya belum mencukupi seluruh permintaan yang ada. Kementerian Pertanian merencanakan swasembada bawang putih pada 2030 di salah satu sentra penanaman bawang putih Kecamatan Sembalun, Lombok Timur untuk memenuhi permintaan dengan meningkatkan lahan perkebunan. Sehingga penelitian lanjutan untuk identifikasi lahan bawang putih menjadi penting. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritme yang dapat mengindentifikasi lahan bawang putih menggunakan citra Sentinel-1A di Kecamatan Sembalun, Lombok Timur. Model klasifikasi dibuat menggunakan algoritme k-Nearest Neighbour (kNN) dan Maximum Likelihood Classification (MLC). Model klasifikasi memiliki akurasi terbaik yaitu 78,81% pada algoritme kNN dengan koefisien kappa 0,58 dan 76,31% pada algoritme MLC dengan koefisien kappa 0,53. Berdasarkan hasil tersebut, penelitian ini menyimpulkan bahwa mode klasifikasi tersebut dapat mengidentifikasi lahan bawang putih., The commodity of garlic (Allium sativum) in Indonesia is known to have many health benefits. Along with population growth, the consumption of garlic is increasing. However, its availability is not sufficient for all existing demands. In 2030, The Ministry of Agriculture plans to achieve garlic self-sufficiency in one of the centre garlic field in Sembalun District, East Lombok by enlarging the area. Therefore, further research to identify garlic field is important. This study aims to apply classification algorithms that can identify garlic fields using Sentinel-1A imageries in Sembalun District, East Lombok. The classification model is created using the k-Nearest Neighbour (kNN) algorithm and Maximum Likelihood Classification (MLC). The classification models have the best accuracy 78,81% for the kNN algorithm with a kappa coefficient of 0,58 and 76,31% for the MLC algorithm with a kappa coefficient of 0,53. Based on these results, this study concludes that the classification model is able to identify garlic fields.
Keyword: garlic, k-nearest neighbour, classification, maximum likelihood classification, sentinel-1A

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: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: