Judul: Identification of Coffee Plants (Coffea) West Java based on Machine Learning Landsat-8 Satellite Imagery using SVM and Random Forest
Abstrak: Identifikasi dilakukan dengan memanfaatkan platform Google Earth Engine (GEE) untuk kepentingan pemetaan perkebunan agar terjadi keharmonisan data antara data pusat maupun daerah dan mengetahui tingkat kesesuaian lahan dengan karakteristik kopi. Tujuan penelitian yaitu mengidentifikasi dan memetakan lahan perkebunan kopi dengan memanfaatkan citra satelit Landsat-8 pada platform GEE serta menganalisis parameter prediktor yang sesuai untuk mengidentifikasi sebaran tanaman kopi. Prosedur penelitian dilakukan dalam 6 tahap, yaitu tahap persiapan data, prapengolahan citra, pengolahan citra, pengolahan data, analisis spasial, dan pengujian akurasi. Hasil penelitian menunjukkan prediktor utama yang berkontribusi besar dalam membedakan karakteristik tanaman kopi yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Elevasi, dan Forest Canopy Density (FCD). Identifikasi menghasilkan luas sebaran tanaman kopi pada tiap daerah di Jawa Barat dan menghasilkan tingkat estimasi luas lahan yang berbeda dari data yang diperoleh pada Badan Pusat Statistik (BPS) daerah dengan metode Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest masing-masing sebesar 59.146 ha dan 167.011 ha. Tingkat akurasi yang dihasilkan berbeda pada metode SVM dan Random Forest. Metode SVM dan metode Random Forest masing-masing menghasilkan tingkat Overall Accuracy sebesar 90% dan 78% serta Kappa Coefficient sebesar 0,88 dan 0,74. Tingkat akurasi berupa data training dan data validasi pada kelas tutupan lahan kopi dengan metode SVM dan Random Forest menghasilkan nilai yang berbeda. Pada metode SVM menghasilkan nilai data training dan data validasi cukup signifikan yaitu 37,5% dan 0 persen. Sedangkan pada metode Random Forest menghasilkan akurasi yang lebih baik dengan nilai data training dan data validasi sebesar 43,75% dan 75%. Identifikasi dengan menggunakan teknik Remote Sensing merupakan suatu kemudahan dalam proses pengumpulan data yang diperoleh secara langsung pada Platform GEE.
Keyword: Google Earth Engine, Remote Sensing, SVM, Prediktor, Kopi, Jawa Barat

Judul: Identifikasi Tanaman Kopi di Provinsi Jawa Barat Berbasis Machine Learning Random Forest Dengan Citra Satelit Sentinel-2 dan Landsat-8
Abstrak: Kopi merupakan komoditas yang penting baik bagi Indonesia maupun dunia. Namun demikian mengacu kepada data Badan Pusat Statistik (BPS) wilayah Provinsi Jawa Barat, masih terdapat perbedaan data luas tanaman kopi antara data BPS kabupaten/kota dengan provinsi. Oleh karenanya identifikasi dan pemetaan tanaman kopi perlu dilakukan dengan menggunakan metode lain yang lebih objektif seperti remote sensing dengan citra satelit menggunakan platform Google Earth Engine. Identifikasi tanaman kopi di wilayah Provinsi Jawa Barat pada penilitan ini dilakukan melalui proses machine learning menggunakan algoritma random forest dengan menambahkan olahan data citra satelit dan predictors-predictors yang dianggap mampu mengidentifikasi karakteristik tanaman kopi. Hasil penelitian menunjukkan pengolahan predictors NDVI untuk mengindikasikan kelas tutupan lahan vegetasi dan non-vegetasi sebelum proses identifikasi tanaman kopi penting dilakukan. Sedangkan predictors dominan yang dapat mengidentifikasi tanaman kopi adalah elevasi dan forest canopy density. Identifikasi tanaman kopi dengan machine learning menggunakan citra satelit Sentinel-2 dan Landsat-8 dapat dilakukan. Walaupun identifikasi tersebut menunjukkan hasil yang overestimated, masing-masing sebesar 61% dan 13,3% dari data acuan BPS provinsi. Akurasi total terbaik yang diperoleh dengan metode random forest adalah 92% untuk Sentinel-2 dan 81% untuk Landsat-8. Hasil tersebut sangat dipengaruhi oleh data training yang diberikan pada saat proses pembelajaran., Coffee is an important commodity for both Indonesia and the world. However, referring to the data from the Badan Pusat Statistik (BPS) for the West Java Province, there are still have differences data between district/city and provincial BPS data about coffee plant area. Therefore, identification and mapping of coffee plants needs to be done using other more objective methods such as remote sensing with satellite imagery using the Google Earth Engine platform. Identification of coffee plants in the province of West Java in this research is carried out through a machine learning process using a random forest algorithm by adding processed satellite image data and predictors that are considered capable of identifying the characteristics of coffee plants. The results showed the processing of NDVI predictors to indicate vegetative and non-vegetated land cover classes before the coffee plant identification process was carried out. While the dominant predictors that can identify coffee plants are the height and density of the forest canopy. Identification of coffee plants by machine learning using Sentinel-2 and Landsat-8 satellite imagery can be done. Although the identification shows overestimated results of 61% for Sentinel-2 and 13.3% for Landsat-8 from reference data (provincial BPS data), respectively. The best total accuracy obtained by the random forest method is 92% for Sentinel-2 and 81% for Landsat-8. These results are strongly influenced by the training data provided during the learning process.
Keyword: Google Earth Engine, Identification, Machine Learning, Remote  Sensing, Coffee Plants

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: