Judul: Identifikasi Tanaman Kopi di Provinsi Sumatera Utara Berbasis  Metode Machine Learning Naïve Bayes dan CART dengan Citra  Satelit Landsat-8
Abstrak: Kopi adalah salah satu komoditas perkebunan yang memegang peranan cukup penting dalam perekonomian Indonesia yang berkontribusi pada kinerja perdagangan dan peningkatan nilai tambah. Mengacu dengan data Badan Pusat Statistika (BPS), data luas kopi masih terdapat perbedaan antara data BPS Provinsi dengan Kabupaten. Sehingga dilakukan identifikasi dan pemetaan tanaman kopi dengan menggunakan metode yang lebih objektif seperti remote sensing dengan citra satelit yang tersedia di platform Google Earth Engine. Pada penelitian ini proses identifikasi dilakukan dengan menggunakan machine learning dengan algoritma naïve bayes dan Classification and Regression Tree (CART) ditambah pengolahan dari citra satelit dan predictors yang mampu mengidentifikasi karakteristik kopi. Analisis trial and error menunjukkan predictors utama yang berkontribusi besar dalam membedakan karakteristik tanaman kopi adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Forest Canopy Density (FCD) dan elevasi. Identifikasi tanaman kopi dengan machine learning naïve bayes dan CART mendapatkan hasil underestimated dan overestimated, masing-masing metode menghasilkan sebesar 28,9% dan 14% dari data BPS provinsi. Hasil akurasi untuk tanaman kopi dengan metode naïve bayes untuk akurasi training sebesar 43% dan validasi sebesar 0% sedangkan metode CART untuk akurasi training sebesar 68,75% dan validasi sebesar 75%.
Keyword: Coffee, Identification, Machine Learning, Remote Sensing, Google Earth Engine

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: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model