Judul: Comparative of Classification Algorithms for Detecting Nitrogen Needs of Rice Plants Based on Multi-spectral drone Image Data
Abstrak: Optimalisasi penggunaan pupuk Nitrogen (N) sangat penting untuk meningkatkan produktivitas tanaman padi. Untuk mengetahui jumlah pupuk yang diperlukan oleh tanaman padi, petani umumnya menggunakan Bagan Warna Daun (BWD) dengan cara mencocokkan warna daun padi dengan warna pada BWD secara manual. Namun, hal ini sangat memakan waktu. Salah satu strategi untuk meningkatkan efisiensi penentuan kebutuhan pupuk N adalah dengan menggunakan Multi-spectral Drone. Drone digunakan untuk mengambil citra multispectral, kemudian citra ini digunakan untuk menentukan kebutuhan pupuk N. Penelitian ini membandingkan beberapa algoritma klasifikasi untuk memodelkan kebutuhan pupuk N dari data citra multispectral, dengan menggunakan ground truth dari penskalaan BWD. Algoritma klasifikasi yang dibandingkan yaitu Decision Tree (DT), Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), dan K-Nearest Neighbour (KNN). Kinerja kelima algoritma klasifikasi diukur dengan metrik evaluasi accuracy, recall, precision dan F1 score. Ditemukan bahwa model klasifikasi terbaik adalah algoritma Decision Tree (DT) dengan akurasi 98,58%, recall 96,71%, precision 96,06%, dan F1 score 96,18%.
Keyword: algoritma klasifikasi, bagan warna daun, Multi-spectral Drone, padi

Judul: Performance Comparison of Feature Selection Algorithm to Detect Nitrogen Needs of Rice Plants based on Multi-spectral Drone Image Data
Abstrak: Pendeteksian kebutuhan nitrogen tanaman padi dapat dilakukan menggunakan citra yang diperoleh dari drone multi-spectral. Citra multi-spectral memiliki spektrum frekuensi dan panjang gelombang (band) yang luas, yang digunakan sebagai fitur dalam mendeteksi kebutuhan nitrogen padi. Namun, penggunaan semua fitur dapat meningkatkan beban komputasi dan mengurangi akurasi klasifikasi, sehingga algoritma dimensionality reduction atau feature selection perlu diterapkan untuk mengurangi redundansi fitur dan meningkatkan akurasi. Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi kebutuhan nitrogen tanaman padi, drone multi-spectral diterbangkan pada ketinggian 50 m di atas lahan sawah seluas 239 m x 204 m, sehingga terdapat 1495 grid dalam lahan sawah tersebut. Ground truth pendeteksian kebutuhan nitrogen sawah merupakan informasi warna daun padi berdasarkan Bagan Warna Daun (BWD) yang diambil untuk merepresentasikan kebutuhan nitrogen lahan per grid berukuran 4x4 m2. Pada penelitian ini, empat metode pemrosesan fitur dibandingkan, yaitu Principal Component Analysis (PCA) sebagai dimensionality reduction, Greedy, Gini-index, dan F-score sebagai feature selection. Fitur-fitur yang terpilih kemudian digunakan dalam mendeteksi kebutuhan nitrogen padi menggunakan algoritma klasifikasi random forest. Hasil simulasi menunjukkan bahwa klasifikasi tanpa pemrosesan fitur menghasilkan akurasi sebesar 95,59%, presisi sebesar 94,92%, recall sebesar 95,59% dan F1-score sebesar 95,59%. Kombinasi algoritma seleksi fitur, reduksi dimensionalitas, dan K-fold cross validation dapat meningkatkan kinerja algoritma, dengan nilai akurasi meningkat 4% menjadi 99,69%, presisi meningkat 4% menjadi 99,83%, recall meningkat 4% menjadi 99,69%, dan F1-score meningkat 4% menjadi 99,69% dibandingkan tanpa menggunakan metode praproses fitur dan Kfold cross validation.
Keyword: nitrogen, padi, random forest, multi-spectral, seleksi fitur

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: