Judul: Sentinel-1A Image Classification for Identification of Garlic Plants using Decision Tree and Convolutional Neural Network (CNN) Algorithm
Abstrak: Bawang putih (Allium sativum L) merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia karena memiliki manfaat yang sangat banyak. Setiap tahunnya terjadi peningkatan konsumsi bawang putih. Sayangnya, Indonesia masih mengimpor bawang putih sebesar 95 persen untuk memenuhi kebutuhan konsumsi tersebut. Pemerintah mencanangkan program swasembada bawang putih pada tahun 2033 untuk mengurangi angka impor dengan melakukan pengawasan (monitoring) terhadap wajib tanam yang dilakukan oleh petani maupun importir di beberapa wilayah sentra bawang putih. Penginderaan jauh dapat dilakukan dengan menggunakan citra satelit untuk membantu program monitoring tersebut sehingga pemetaan terhadap lahan bawang putih maupun bukan dapat dilakukan dengan cakupan yang luas, lebih cepat dan lebih efisien sehingga sumber daya yang dikeluarkan pemerintah dapat berkurang. Citra satelit yang dapat digunakan adalah Sentinel-1A, karena memiliki resolusi spasial dan temporal yang tinggi serta bersih terhadap tutupan awan ataupun distorsi cuaca. Penelitian sebelumnya telah mengklasifikasikan citra Sentinel-1A untuk mengidentifikasi lahan tanaman bawang putih menggunakan algoritme Decision Tree C5.0 dan menghasilkan akurasi yang masih rendah yaitu sebesar 78,45%. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi untuk meningkatkan akurasi dari penelitian sebelumnya yaitu dengan menggunakan algoritme Decision Tree C5.0 dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengidentifikasi lahan bawang putih. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pengunaan dua scenario baru pada algoritme Decision Tree C5.0 belum mampu meningkatkan nilai akurasi yang masih rendah tersebut. Sedangkan penggunaan algoritme baru yaitu CNN, dengan menerapkan kelima scenario yang sudah diterapkan terlebih dahulu menggunakan algoritme Decision Tree C5.0, hasil menunjukan bahwa algoritme CNN mampu meningkatkan akurasi dari seluruh skenario hingga 8%. Hasil terbaik dari keseluruhan percobaan didapatkan menggunakan algoritme CNN yang mamou memberikan akurasi hingga 86,36% dan mampu meningkatkan akurasi dari penelitian sebelumnya 7,91% sebesar. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat mendukung program pemerintah dalam monitoring lahan perkebunan bawang putih.
Keyword: bawang putih, convolutional neural network (CNN), decision tree C5.0, klasifikasi, sentinel-1A

Judul: Klasifikasi Citra Sentinel-1A untuk Identifikasi Tanaman Bawang Putih Menggunakan Algoritme Pohon Keputusan di Sembalun Lombok Timur.
Abstrak: Bawang putih (Allium sativum) merupakan salah satu komoditas penting dalam subsektor hortikultura di Indonesia yang memiliki banyak manfaat. Kebutuhan akan konsumsi bawang putih pun cenderung mengalami peningkatan tetapi, tidak diikuti dengan peningkatan jumlah produksi bawang putih dalam negeri. Saat ini, Kementrian Pertanian (Kementan) menargetkan swasembada bawang putih di tahun 2030 dengan meningkatkan lahan perkebunan di Kecamatan Sembalun, Lombok Timur yang merupakan kawasan sentra bawang putih. Oleh karena itu, pemetaan kawasan potensial untuk penanaman bawang putih perlu dilakukan, salah satunya dengan menerapkan teknologi penginderaan jauh. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi lahan tanaman bawang putih dan yang bukan lahan tanaman bawang putih di Sembalun. Data yang digunakan adalah Citra Sentinel-1A. Algoritme Decision tree C5.0 digunakan untuk mengklasifikasikan citra Sentinel-1A. Model klasifikasi yang dihasilkan memiliki akurasi terbaik yang berkisar antara 76-78% dan nilai koefisien kappa 0.44 hingga 0.56. Atribut Sentinel-1A (SAR) yang berpengaruh terhadap klasifikasi citra ini adalah atribut dengan kombinasi band (VV+VH)/2 diikuti dengan atribut band VV.
Keyword: bawang putih, decision tree, klasifikasi citra, penginderaan jauh, Sentinel-1A

Judul: Asymptotic Distribution of Estimator for the Intensity Function of a Doubly Periodic Poisson Process
Abstrak: In this manuscript, estimation of the intensity function of a doubly periodic Poisson process is discussed. It is assumed that only a single realization of the Poisson process is observed in a bounded window [0,n]. It is also assumed that the period of the intensity function is known. The rate of consistency and asymptotic normality of the estimator are formulated. Finally, a confidence interval for the local intensity function is also formulated.
Keyword: