Judul: Kajian Penentuan Klasifikasi Desa di Indonesia
Abstrak: Classification of “kelurahan” and rural area into urban/rural class basically meant to form a layer (stratum) were used in the survey sampling techniques. With the status of urban and rural areas, the sample can represent the entire population correctly. Proper selection of variables could distinguish village into urban and rural class. Logistik regression is one of regressions method where the response variable is categorical data. Binary logistik regression was used when the response variable consists of two categories. This method can also be used for data classification. Bootstrap, is known as one of the data simulation method, intended to simplify the inferential statistikal analysis but produces a more robust analysis. The purpose of this study was to do some studies in selection of the most influential variables in determining the classification of villages in Indonesia with a mix method of bootstrap and binary logistik regression. The data used in this case is data Potensi Desa (PODES) 2011 which conducted by Badan Pusat Statistik with consist of 15 predictor variable. The results showed that reduction of eleven variables (X1-X11) in determining the classification of villages in Indonesia into five variables able to produce models that are just as good as previous model. The model with the addition of four new predictor variables were able to raise the level of accuracy of the classification. The use of bootstrap method in variables selection was proved better than variables selection that only see partial test results alone.
Keyword: bootstrap, village classification, binary logistik regression

Judul: Study of the Potential of Deep Learning Approach for Village Characteristics Identification with Remote Sensing in West Java Province
Abstrak: Data mengenai karakteristik penduduk merupakan informasi penting untuk pengambilan kebijakan dan pembentukan kerangka percontohan. Berbagai metode pengumpulan data seperti sensus, survei dan pendaftaran penduduk digunakan untuk memperoleh data tersebut. Indonesia sebagai negara kepulauan dengan luas 8,3 juta km2 akan membutuhkan banyak sumber daya pada proses pengumpulan data. Di era data besar (big data), citra satelit hasil pengindraan jauh menjadi sumber data alternatif yang lebih murah dan mudah dikumpulkan. Berbagai penelitian telah dilakukan dengan menggunakan citra satelit untuk mengklasifikasikan atau meregresi berbagai peubah karakteristik populasi di berbagai tingkat wilayah. Hasil penelitian tersebut menunjukkan potensi pemanfaatan metode pembelajaran mendalam (deep learning) untuk identifikasi karakteristik wilayah. Berdasarkan tantangan pengumpulan data dan potensi pembelajaran mendalam, diperlukan kajian potensi pembelajaran mendalam untuk identifikasi karakteristik wilayah tingkat desa di Indonesia. Peubah klasifikasi urban-rural, klasifikasi indeks desa membangun (IDM), dan regresi jumlah keluarga merupakan karakteristik penting untuk dikaji dikarenakan karakteristik tersebut merupakan indikator pembangunan desa dan ukuran pada kerangka percontohan klaster di Indonesia. Selain itu, setiap peubah tersebut memiliki tantangan khusus dalam pemodelan pembelajaran mendalam. Untuk mengkaji ketiga peubah tersebut, Provinsi Jawa Barat dipilih sebagai studi kasus untuk melihat potensi pembelajaran mendalam dan pengindraan jauh untuk identifikasi karakteristik desa di Indonesia. Penelitian ini mengevaluasi metode identifikasi karakteristik desa dengan membandingkan model pembelajaran mendalam (model-sentris) dan berbagai skenario data masukan citra satelit (data-sentris) guna mendapatkan model dan input terbaik. Model pembelajaran mendalam yang dievaluasi adalah arsitektur densenet121 dan resnet50. Berbagai kombinasi tingkat input citra satelit, efek tetangga, dan resolusi citra adalah faktor yang akan dibandingkan untuk mendapatkan skenario data terbaik untuk identifikasi karakteristik wilayah dengan metode pembelajaran mendalam. Khusus klasifikasi IDM, dilakukan kajian perbandingan metode penanganan data tidak seimbang. untuk input citra sebelum dilakukan analisis model dan input terbaik. Setelah itu, model dan input terbaik diinterpretasi dengan berbagai teknik interpretasi pembelajaran mendalam untuk menjelaskan proses prediksi masing-masing model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa densenet121 dan resnet50 mampu mengklasifikasikan status urban-rural dan klasifikasi IDM dengan akurasi masingmasing 82,94% dan 70,26%. Untuk kasus regresi jumlah keluarga, xgboost dimanfaatkan untuk meregresi jumlah keluarga dengan data masukan peluang softmax yang merupakan hasil klasifikasi kepadatan keluarga menggunakan pembelajaran mendalam. Model regresi memberikan prediksi yang baik terhadap jumlah keluarga dalam sensus dengan R2 sebesar 0,91 dan MAPE sebesar 20%. Secara umum, model densenet121 lebih baik dari resnet50 untuk setiap menyelesaikan permasalahan di setiap peubah. Dari sisi data masukan, tingkat input citra berupa segmen dari domain area dugaan meningkatkan kebaikan prediksi regresi. Untuk kasus klasifikasi, citra tingkat desa merupakan input dengan metrik evaluasi terbaik. Pemanfaatan efek tetangga juga dapat meningkatkan kebaikan prediksi masing-masing model. Dari sisi resolusi citra, Sentinel-2 beresolusi 10m cukup untuk identifikasi karakteristik wilayah dengan pembelajaran mendalam karena tidak ada perbedaan yang signifikan dari hasil pemodelan dari model dengan input citra beresolusi lebih tinggi (SPOT-67). Penelitian ini juga menunjukkan bahwa pembelajaran mendalam berbagi beberapa kesamaan dengan pengambilan keputusan manusia dalam melakukan prediksi dari hasil penerapan teknik interpretasi pembelajaran mendalam.
Keyword: Deep learning, Remote sensing, Village development, Urban-rural, Family count

Judul: Pemanasan Sekunder Reaksi Fusi Plasma dengan Menggunakan Radio Frequency
Abstrak: Plasma merupakan bentuk ke-empat dari materi setelah padat, cair dan gas yang terbentuk dari proses ionisasi gas. Plasma dapat digunakan dalam reaksi fusi, yaitu reaksi penggabungan dua inti atom ringan menjadi inti atom yang lebih berat sambil melepaskan energi. Untuk mendapatkan energi dari reaksi fusi, inti yang akan direaksikan harus dipanaskan pada temperatur yang sangat ekstrem tingginya. Salah satu cara agar dapat mencapai kondisi ini adalah memberikan pemanasan tambahan atau pemanasan sekunder kepada plasma dalam reaksi fusi tersebut. Nilai daya serap rata-rata ion Deuterium yang sesuai dengan selang nilai daya dari data ITER adalah daya yang menggunakan frekuensi 50 MHz sampai dengan 60 MHz. Dengan menggunakan frekuensi 60 Hz diperoleh nilai daya rata-rata yang diserap sebesar 1,235.10-12 W.
Keyword: gelombang radio, pemanasan sekunder, plasma, reaksi fusi