Judul: Model Klasifikasi Menggunakan Algoritma ANFIS untuk Memperkirakan Ambiguitas Kelas Tutupan Lahan (Studi Kasus: Kebun Campuran dan Hutan Rakyat).
Abstrak: Fenomena ambiguitas pada kelas tutupan lahan di Indonesia terjadi karena penggunaan lahan berubah, terutama dalam dinamika kelas tutupan lahan antara kebun campuran dan hutan rakyat sengon di Jawa. Ambiguitas kedua kelas tersebut disebabkan oleh tren budidaya sengon sehingga kanopi kedua kelas tutupan lahan hampir serupa. Citra satelit Landsat merekam tutupan lahan kedua kelas hampir serupa sehingga nilai digital band kedua kelas tidak dapat dipisahkan. Seiring dengan ini, berdasarkan Sistem Klasifikasi Indonesia (SNI) 7645: 2014) pada produk peta tutupan lahan pada skala 1: 50.000, kebun campuran dan hutan rakyat sengon harus diklasifikasikan dengan jelas. Penyatuan kedua kelas ini akan menimbulkan konflik kepentingan antara sektor kehutanan dan pertanian. Penelitian ini telah mengembangkan model klasifikasi ambiguitas kelas tutupan lahan antara kebun campuran dan hutan pribadi dengan menggunakan algoritma ANFIS. Dalam pengembangan model, hubungan antara data pairset dan parameter set yang ditambahkan atau berubah tidak menunjukkan respon langsung terhadap pengoptimalan model FIS, sehingga tidak ada pengaruh variabel set response untuk mengetahui kinerja model yaitu terbaik. Model klasifikasi terbaik dipilih berdasarkan akurasi kappa. Model klasifikasi terbaik adalah skenario model dengan data pelatihan 80 baris (k-fold 3), dengan jenis fungsi keanggotaan pada distribusi segitiga, dengan jumlah fungsi keanggotaan sebagai berikut; jarak ke pemukiman berada pada jarak 4 mf (dekat, sedang, jauh, sangat jauh), jarak ke sawah berada pada jarak 4 mf (dekat, sedang, jauh, sangat jauh), elevasinya berada pada tingkat 2 mf (rendah dan tinggi) , band Near Infrared (NIR) berada pada tingkat 2 mf (rendah dan tinggi), band Thermal Inframerah (TIR) berada pada tingkat 2 mf (rendah dan tinggi). Model klasifikasi terbaik menghasilkan akurasi kappa sebesar 68%, sehingga modelnya cukup memadai untuk menyelesaikan ambiguitas kelas tutupan lahan antara kebun campuran dan hutan pribadi.
Keyword: ANFIS, Hutan Rakyat, dan Kebun Campuran

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: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: