Judul: Implementasi Algoritma SMOTE Dalam Penanganan Imbalance Data Citra Multispektral Klasifikasi Kesuburan Sawah.
Abstrak: Peningkatan penggunaan teknologi terkini sangat dibutuhkan dalam dunia pertanian khususnya untuk memenuhi kebutuhan tanaman pangan dikarenakan peningkatan populasi manusia yang semakin cepat. Hal tersebut menyebabkan perlunya peningkatan pemanfaatan sumber daya dan lahan yang efisien, salah satu penerapan teknologi terkini yaitu precision fertilization (pemupukan presisi) yang termasuk ke dalam precision farming (pertanian presisi). Namun data yang didapatkan pada lahan sawah tidak selalu berjumlah seimbang, sehingga mengakibatkan permasalahan yang dinamakan imbalance data. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu cara untuk mengatasi masalah imbalance data. Dalam penelitian ini, masalah tersebut diatasi dengan menggunakan algoritma synthetic minority oversampling technique (SMOTE) dan diimplementasikan pada data citra multispektral klasifikasi kesuburan sawah. Implementasi algoritma SMOTE membuat data seimbang dan model diimplementasi SMOTE memiliki nilai precision, recall, dan f1-score sebesar 90%, 89%, dan 89%. Hasil ini mengungguli hasil kinerja model tanpa menggunakan SMOTE yang memiliki nilai sebesar 63%, 45%, dan 49% dengan adanya peningkatan sebesar 27%, 44%, dan 40%., Increasing the use of the latest technology is urgently needed in the world of agriculture, especially to meet the needs of food crops due to the rapid increase in human population. This causes the need to increase the efficient use of resources and land, one of the applications of the latest technology, namely precision fertilization which is included in precision farming. However, the data obtained on paddy fields is not always balanced, resulting in a problem called data imbalance. Therefore, we need a way to overcome the problem of imbalance data. In this study, this problem was overcome by using the synthetic minority oversampling technique (SMOTE) algorithm and implemented on multispectral image data of rice field fertility classification. The implementation of the SMOTE algorithm makes the data balanced and the model implemented by SMOTE has precision, recall and f1-score values of 90%, 89%, dan 89%. These results outperform the performance results of models without using SMOTE which have values of 63%, 45%, dan 49% with an increase of 27%, 44%, dan 40%.
Keyword: SMOTE, Imbalance data, SVM

Judul: Identification of Rice Fields and Rice Growth Stages Using Drone RGB and Multispectral Imagery with an Object-Based Image Analysis Approach
Abstrak: Perkembangan teknologi penginderaan jauh secara signifikan mampu meningkatkan kemampuan dalam melakukan pemetaan atau monitoring lahan seperti sawah. Penggunaan satelit dalam pemetaan memiliki keterbatasan di antaranya akuisisi data yang memiliki resolusi spasial dan temporal yang rendah dan adanya gangguan atmosfer. Teknologi drone dapat digunakan sebagai alternatif untuk mengatasi kelemahan pada citra satelit dengan resolusi spasial yang tinggi. Pengolahan citra dengan pendekatan OBIA mampu mengatasi kelemahan analisis berbasis piksel yang ada, karena selain mempertimbangkan nilai piksel, juga mempertimbangkan ukuran dan bentuk objek di dalam citra. Kombinasi OBIA dengan algoritma machine learning seperti Random Forest (RF) dan Support Vector Machine (SVM) pada beberapa penelitian mampu menghasilkan akurasi klasifikasi yang baik. Penelitian ini bertujuan membandingkan hasil klasifikasi algoritma RF dan SVM menggunakan data citra drone RGB dan Multispektral dalam mengidentifikasi petakan dan fase sawah dengan pendekatan OBIA. Hasil analisis menunjukkan klasifikasi dengan pendekatan berbasis objek cukup efektif dalam memetakan petakan sawah. Klasifikasi SVM memiliki perfoma yang lebih unggul dalam melakukan identifikasi petakan dan fase sawah dibandingkan dengan RF. Adapun citra drone RGB dan multispektral, keduanya bekerja cukup baik pada kedua algoritma yang digunakan. Kemampuan drone multispektral lebih konsisten dan lebih baik pada petak 7B, sedangkan citra drone RGB kemampuannya lebih baik pada petak 4B., The development of remote sensing technology can significantly increase the ability to map or monitor land such as rice fields. The use of satellites in mapping has limitations including data acquisition which has low spatial and temporal resolution and the presence of atmospheric disturbances. Drone technology can be used as an alternative to overcome the weaknesses in satellite imagery with high spatial resolution. Image processing with the OBIA approach can overcome the weaknesses of the existing pixel-based analysis, because in addition to considering the pixel value, it also considers the size and shape of the objects in the image. The combination of OBIA with machine learning algorithms such as Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) has in several studies been able to produce good classification accuracy. This study aims to compare the classification results of the RF and SVM algorithms using RGB and Multispectral drone image data in identifying rice fields and rice growth stages using the OBIA approach. The results of the analysis show that classification with an object-based approach is quite effective in mapping rice fields. The SVM classification has superior performance in identifying rice fields and rice growth stages compared to RF. As for the RGB and multispectral drone images, both works quite well on the two algorithms used. The ability of multispectral drones is more consistent and better on plot 7B, while the ability of drone RGB imagery is better on plot 4B.
Keyword: multispectral, random forest, RGB, rice field, support vector machine

Judul: Transisi Fasa Materi Hadronik ke Materi Kuark pada Inti Bintang Neutron.
Abstrak: Bintang neutron terdiri dari beberapa lapisan yang disusun oleh materi nuklir yang berbeda dengan kerapatan yang semakin tinggi ketika mendekati pusat bintang. Inti luar bintang neutron disusun oleh materi hadronik (nukleon, lepton, dan hyperon), sedangkan inti dalam bintang neutron disusun oleh kuark-kuark bebas (up, down, strange) yang saling berinteraksi. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari bagaimana transisi dari inti luar ke inti dalam bintang neutron dengan menggunakan pendekatan RMF (Relativistic Mean Field) untuk materi hadronik dan CIDDM (Confined Isospin Density Dependent Mass) untuk materi kuark. Tekanan transisi diperoleh ketika potensial kimia barion materi hadronik dan materi kuark bernilai sama. Nilai tekanan transisi dengan parameter SU6-TM1 sekitar 87 MeV/fm3 dan diperoleh massa maksimum bintang neutron yaitu 1.92M dengan jari-jari sekitar 8.62 km. Nilai tekanan transisi dengan parameter SU6-G2 sekitar 53 MeV/fm3 dan massa maksimum bintang neutron yaitu 1.88M dengan jari-jari sekitar 8.16 km. Jenis transisi fasa adalah orde satu ditandai dengan diskontinuitas dalam kerapatan energi (adanya mixed phase). Parameter-parameter pada model nuklir yang digunakan menyebabkan perbedaan kekakuan persamaan keadaan (EOS) dari materi hadronik dan materi kuark sehingga nilai tekanan transisi dari fasa hadronik ke fasa kuark juga berbeda.
Keyword: bintang neutron, persamaan keadaan, transisi fasa