Judul: Classification of Fishing Ground Using Random Forest and Support Vector Machine Algorithm
Abstrak: Kondisi ekonomi nelayan tradisional masih berada di lingkaran kemiskinan sehingga diperlukan solusi untuk meningkatkan kesejahteraan. Salah satu solusi adalah dengan menggunakan teknologi informasi mengenai daerah penangkapan ikan, sehingga nelayan dapat menghemat bahan bakar dan menambah jumlah tangkapan. Informasi daerah penangkapan ikan dapat ditentukan dengan cara mengolah data citra satelit dan menggunakan teknologi Machine Learning. Penelitian ini bertujuan membuat model yang dapat melakukan mengklasifikasi daerah penangkapan ikan menggunakan algoritma Random Forest dan Support Vector Machine menggunakan data citra satelit dengan berdasarkan parameter klorofil, suhu permukaan laut, salinitas, ketinggian dan suhu air laut. Data penelitian bersumber dari citra satelit Aqua MODerate resolution Imaging Spectroradiometer dan HYbrid Coordinate Ocean Model dari tahun 2019-2021 di Laut Jawa dan sekitarnya. Data penelitian dipraproses untuk menangani data yang tidak mempunyai nilai dengan interpolasi Inverse Distance Weighted. Daerah penangkapan ikan sebagai kelas data diperoleh dari hasil overlay data yaitu klorofil dan suhu permukaan laut. Sebelum digunakan membuat model klasifikasi daerah penangkapan ikan, data penelitian melakukan proses random undersampling untuk menanganani data yang tidak seimbang. Selanjutnya data penelitian dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji untuk pembuatan model klasifikasi daerah penangkapan ikan. Proses pembuatan model dilakukan Hyperparameter tunning untuk kedua algoritma Random Forest maupun Support Vector Machine menentukan nilai parameter terbaik. Nilai terbaik Random Forest adalah 0,9999 dengan nilai parameter jumlah pohon = 50, maksimal ketinggian = 6 dan maksimal jumlah daun = 9. Nilai terbaik Support Vector Machine adalah 0,9944 dengan nilai parameter yang mengontrol kesalahan = 1000 dan parameter yang membuat boundary = 1. Hasil penelitian ini menunjukan parameter klorofil mempunyai peran paling besar sebesar 77,14% dalam menentukan daerah penangkapan ikan. Hasil nilai precision yang dihasilkan algoritma Support Vector Machine (99,83%) lebih tinggi dibanding dengan yang dihasilkan algoritma Random Forest (99,80%). Meski demikian model klasifikasi yang dihasilkan algoritma Random Forest mempunyai nilai accuracy (99,90%), recall (100%) dan F1 score (99,90%) yang lebih tinggi dibanding dengan yang dihasilkan algoritma Support Vector Machine dengan nilai accuracy (99,89%), recall (99,96%) dan F1 score (99,89%). Model klasifikasi daerah penangkapan ikan yang dihasilkan Random Forest lebih baik dibanding dengan model klasifikasi daerah penangkapan ikan yang dihasilkan Support Vector Machine. Hasil verifikasi perbandingan daerah penangkapan ikan model klasifikasi Random Forest dengan PPDPI terdapat perbedaan dikarenakan perbedaan parameter yang digunakan dalam pembuatan model klasifikasi Random Forest dengan PPDPI.
Keyword: random forest, support vector machine, fishing ground

Judul: Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Pendekatan Pemelajaran Mesin pada Data Sentinel-1
Abstrak: Sektor pertanian, khususnya subsektor perkebunan, berkontribusi besar sebagai penghasil devisa negara. Komoditas perkebunan yang menjadi andalan bagi pendapatan nasional dan devisa negara adalah karet dan kelapa sawit. Perencanaan, pengembangan, serta pemantauan lahan perkebunan dan pertanian seringkali memanfaatkan perkembangan teknologi penginderaan jauh untuk mempermudah proses pengambilan keputusan. Pemetaan menggunakan citra optik sering terkendala kondisi iklim Indonesia dengan cuaca yang sering tertutup awan dan kabut yang dapat menghalangi objek saat perekaman. Pada wilayah berbukit dan bergunung, frekuensi liputan awan umumnya lebih tinggi dibandingkan wilayah dataran. Oleh karena itu, penelitian ini mengkaji citra radar Sentinel-1 yang dapat beroperasi baik pada segala kondisi cuaca sehingga meminimalkan efek dari atmosfer. Namun demikian, citra Sentinel-1 belum banyak ditelaah pada wilayah berbukit/bergunung, sehingga dampak terain terhadap iluminasi dan kemampuannya dalam pemisahan kelas tutupan lahan belum banyak diketahui. Klasifikasi tutupan lahan dilakukan dengan pendekatan pemelajaran mesin untuk membandingkan kinerja terbaik dari model klasifikasi Support Vector Machines (SVM) dan Random Forests (RF). Pada model RF, akurasi tertinggi didapatkan dengan persentase sebesar 64.8% pada citra akuisisi musim hujan, dan 63.7% pada citra akuisisi musim kemarau. Sedangkan akurasi terendah didapatkan dengan model SVM kernel Linier dengan persentase 53.2% pada citra akuisisi saat musim hujan, dan 52.7% pada citra akuisisi saat musim kemarau. Penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi sangat dipengaruhi oleh pengaturan parameter algoritma pemelajaran mesin. Pemilihan nilai parameter yang tepat dapat menghasilkan akurasi yang lebih baik. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan yang cukup signifikan antara hasil klasifikasi pada musim yang berbeda, yang memerlukan pendalaman lebih jauh di masa mendatang., Agricultural sector, especially plantation sub-sector, greatly contributes to Indonesian economy. Plantation commodities commonly cultivated in Indonesia include rubber and oil palm. Planning, development, and monitoring over plantations and agricultural fields often take the advantage of remote sensing technology to facilitate appropriate decision making. Mapping using optical imageries is often hampered by Indonesia's climatic conditions. Clouds and fogs can obstruct objects during data acquisition. In hilly and mountainous areas, the frequency of cloud coverage is generally higher than in plain areas. Therefore, this study examined Sentinel-1 radar which can operate in all weather conditions so as to minimize atmospheric effects. However, Sentinel-1 has yet been widely studied in hilly/mountainous areas, so that terrain impact on illumination and its ability to separate land cover classes are yet to be fully understood. Land cover classification was carried out using machine learning approach to compare the performance of Support Vector Machines (SVM) and Random Forests (RF) classification. Highest accuracy of RF was obtained in rainy season with 64.8% overall accuracy and 63.7% overall accuracy in dry season, while the lowest accuracy of SVM was achieved during dry season with 52.7% overall accuracy, and 53.2% overall accuracy in rainy season. This study showed that the accuracy is strongly influenced by parameter setting of machine learning algorithms. Selection of suited parameter values can yield a better accuracy. The results indicate that accuracy difference is expected when season is taken into account. This warrants further studies in the future.
Keyword: Land cover, random forest, Sentinel-1, support vector machine

Judul: Sintesis Paduan Ti-6Al-4Nb sebagai Matrial Implan Pengganti Komponen Tibial
Abstrak: Synthesis of Ti-6Al-4Nb alloy was done by melting using Tri Arc Melting Furnace. Each sample was remelted five times to ensure the homogenity. Aluminum and niobium addition were expected to stabilize α phase and β phase until the αβ-titanium alloy was resulted. Yet based on the experiment, it was α-titanium alloy resulted. α-titanium alloy was a Hexagonal Close Packed (HCP) crystalline structure which would be cracked if deformation non-uniaxial happens. The presence of oxygen in pure titanium significantly increased the hardness of titanium. The addition of aluminum was also able to increase the hardness of titanium alloy because aluminum more stabilize the α phase in the α-titanium alloy. The corrosion ressistance of titanium could be increased by adding aluminum and niobium. Titanium coating with HA/chitosan composite was also proved in decreasing the corrosion rate because it barried direct interaction between titanium alloy and corrotion solution.
Keyword: