Judul: Pendugaan Area Kecil Berhirarki untuk Luas Panen Padi Berbasis Survei KSA-BPS dengan Memanfaatkan Citra Satelit LANDSAT 8
Abstrak: Informasi yang akurat tentang perhitungan luas panen padi sangat dibutuhkan oleh pemerintah sebagai acuan dalam pengambilan kebijakan pertanian yang tepat sasaran. Di Indonesia, data area panen padi diperoleh melalui pengamatan survei Kerangka Area Sampling (KSA). Pengamatan KSA mengelompokkan kondisi lahan tanaman padi menjadi delapan label KSA: vegetatif awal, vegetatif akhir, generatif, panen, persiapan lahan, puso, sawah bukan padi, dan bukan sawah. Berdasarkan kondisi lahan tersebut, luas panen padi dapat dihitung melalui perkalian proporsi kelas panen dengan luasan sawah padi. Oleh karena itu, proses klasifikasi lahan tanaman padi menjadi salah satu bagian penting untuk memperoleh perhitungan luas panen padi yang akurat. Pada penelitian ini mengembangkan tiga kajian yang membahas tentang metode dan model pengklasifikasian kondisi lahan pada label KSA secara lebih objektif dan efisien, dengan memanfaatkan informasi dari big data penginderaan jauh yaitu satelit LANDSAT 8. Selain mengembangkan model pengklasifikasian, tujuan utama dalam penelitian ini adalah menduga luas panen padi pada area kecil yaitu kecamatan, karena informasi luas panen padi di tingkat kecamatan sangat dibutuhkan dalam beberapa program pemerintah. Namun saat ini, pendugaan langsung dari Survei KSA tidak bisa dilakukan karena ukuran contohnya yang tidak representatif di tingkat kecamatan. Kajian pertama pada penelitian ini mengembangkan metode reklasifikasi label KSA melalui model logit. Model logit yang diusulkan terdiri atas satu model logit biner dan empat model logit multinomial dari reklasifikasi label KSA. Selain itu, pada kajian pertama ini juga dikembangkan teknik imputasi untuk menangani data hilang yang cukup besar dari perekaman data satelit LANDSAT 8 yang tidak tersedia (NA) akibat adanya tutupan awan. Hasil penelitian memperoleh dua model terbaik untuk klasifikasi fase panen padi, yaitu model ketiga, dan kelima. Model ketiga direkomendasikan sebagai model yang memiliki kinerja yang paling baik dari pengembangan metode reklasifikasi. Model ini mampu mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi dalam survei KSA dengan tingkat sensitifitas yang paling tinggi untuk fase panen dibandingkan model reklasifikasi lainnya. Model kelima juga merupakan model yang memiliki kinerja klasifikasi yang baik dalam mengamati fase pertumbuhan padi, namun model ini tidak bisa mewakili kondisi keseluruhan dari lahan survei KSA, dan hanya terbatas untuk konsisi lahan sawah padi saja. Secara umum, indeks spektral LANDSAT 8 yang memberikan kontribusi paling signifikan terhadap fase panen adalah EVIt, NDBIt-1, dan MNDWIt-1. Metode reklasifikasi yang digunakan mampu meningkatkan kinerja klasifikasi namun hasilnya belum memuaskan karena masih berada dibawah 80%. Hal ini disebabkan karena adanya masalah ketidakseimbangan kelas yang ekstrim pada data multikelas dari hasil survei KSA. Pada kajian kedua dikembangkan metode resampling untuk mengatasi masalah multikelas yang tidak seimbang dalam survei KSA pada model klasifikasi ensemble. Metode resampling yang digunakan pada kajian kedua ini adalah metode resampling sintetik dan Hybrid, yaitu Random Over Sampling (ROS) dan SCUT SMOTE and Cluster-based Undersampling Technique (SCUT). Dua metode resampling ini diterapkan ke dalam model ensemble, yaitu bagging dan random forest (RF), yang ditujukan untuk peningkatan kinerja klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ROS-RF berkinerja baik dalam mengklasifikasikan dataset multikelas yang tidak seimbang pada KSA. Ukuran kinerja klasifikasi yang diperoleh dari metode ROS-RF yaitu akurasi (90%), rata-rata sensitivitas (90%), rata-rata spesifisitas (99%), dan rata-rata akurasi seimbang (94%). Peubah penting dengan peringkat tertinggi berdasarkan Mean Decrease Gini (MDG) adalah
Keyword: h-likelihood, Indeks Spektral, Kerangka Sampel Area, LANDSAT 8, Model Binomial-Normal Berhirarki, Teknik Imputasi

Judul: Prediksi Luas Panen Padi Menggunakan Metode Random Forest pada Data Multitemporal Landsat 8 di Lahan Sawah Kabupaten Brebes.
Abstrak: Mengakhiri kelaparan dan mencapai ketahanan pangan merupakan tujuan kedua SDG’s, tujuan ini dapat direalisasikan jika didukung oleh data yang akurat. Salah satu datanya tersebut adalah data pertanian, tetapi sejak tahun 1997 data pertanian di Indonesia terindikasi overestimate. Untuk mengatasi overestimate pada 2018 dibentuk Kerangka Sampling Area (KSA) yang dilaksanakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dan pemangku kepentingan lainnya untuk menghitung luas lahan padi. Meskipun KSA dapat memecahkan permasalahan overestimate tetapi memiliki keterbatasan karena sifatnya survei. Metode yang ditawarkan dalam penelitian ini untuk mengatasi keterbatasan KSA, menggunakan Random Forest dan Satellite Imagery untuk mengklasifikasikan area panen. Data spektral diperoleh dari citra satelit dikombinasikan dengan data lapangan KSA kemudian diklasifikasikan menggunakan Random Forest di Kabupaten Brebes. Klasifikasi menggunakan 3 alternatif pemodelan kelas KSA, yaitu kelompok label berisi 10 kelas, 3 kelas dan 2 kelas. Hasil penelitian di Brebes dengan Random Forest diperoleh akurasi pada kelompok dengan 10 kelas sebesar 75.16%, sensitifitas 57.67% dan spesifisitas 97.02%. Pada kelompok dengan tiga kelas KSA memiliki akurasi 80.62%, sensitivitas 79.28%, dan spesifisitas 90.19%. Kelompok terakhir dengan dua kelas memiliki akurasi 95.25%, sensitifitas 12.64% dan spesifisitas 99.54%. Model yang terpilih dari ketiga alternatif pemodelan adalah model dengan 3 label KSA karena memiliki akurasi dan sensitifitas yang tinggi. Akurasi tinggi yang diperoleh dari model menunjukkan model dapat digunakan untuk mengklasifikasikan tanah yang sedang dipanen dan dapat digunakan untuk mengihitung luas panen melalui hasil klasifikasi sehingga penyebaran data pertanian dapat lebih cepat dan lebih murah.
Keyword: Landsat 8, Kerangka Sampel Area (KSA), Ensemble, Klasifikasi

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: