Judul: Mapping of Rice Plant Growth from Airborne Line Scanner Using ANFIS Method
Abstrak: A map of rice plant growth stage is important information to support food security. Remote sensing data on agricultural land have been taken using an airborne line scanner with three channels (NIR, Red, and Green). Airborne camera used is an engineering model of LISAT (LAPAN IPB satellite) camera. Adaptive Neuro fuzzy interferences system (ANFIS) has been applied to these data to mapping of rice plant growth stage. Twenty four classification scenarios were generated to obtain the best of accuracy. A classification scenario consists of input combination from the original image or image rationing and four types of fuzzy membership function. There are four rice plant growth stages: 1) new rice planting, 2) vegetative rice, 3) reproductive rice, and 4) ripening rice. Other objects classification are non vegetation / fallow and trees. Best accuracy occurred in scenario having input images rationing (MPRI, NDVSI, and SAVI) with trapezoid fuzzy membership function, which gives kappa value 95.76%. Best prediction class is new rice planting and ripening rice with user’s accuracy of more than 99% followed by vegetative rice with user’s accuracy of 93.48 %, while worst prediction class is reproductive rice with user’s accuracy of 74.38 %.
Keyword: 

Judul: Identification of Rice Fields and Rice Growth Stages Using Drone RGB and Multispectral Imagery with an Object-Based Image Analysis Approach
Abstrak: Perkembangan teknologi penginderaan jauh secara signifikan mampu meningkatkan kemampuan dalam melakukan pemetaan atau monitoring lahan seperti sawah. Penggunaan satelit dalam pemetaan memiliki keterbatasan di antaranya akuisisi data yang memiliki resolusi spasial dan temporal yang rendah dan adanya gangguan atmosfer. Teknologi drone dapat digunakan sebagai alternatif untuk mengatasi kelemahan pada citra satelit dengan resolusi spasial yang tinggi. Pengolahan citra dengan pendekatan OBIA mampu mengatasi kelemahan analisis berbasis piksel yang ada, karena selain mempertimbangkan nilai piksel, juga mempertimbangkan ukuran dan bentuk objek di dalam citra. Kombinasi OBIA dengan algoritma machine learning seperti Random Forest (RF) dan Support Vector Machine (SVM) pada beberapa penelitian mampu menghasilkan akurasi klasifikasi yang baik. Penelitian ini bertujuan membandingkan hasil klasifikasi algoritma RF dan SVM menggunakan data citra drone RGB dan Multispektral dalam mengidentifikasi petakan dan fase sawah dengan pendekatan OBIA. Hasil analisis menunjukkan klasifikasi dengan pendekatan berbasis objek cukup efektif dalam memetakan petakan sawah. Klasifikasi SVM memiliki perfoma yang lebih unggul dalam melakukan identifikasi petakan dan fase sawah dibandingkan dengan RF. Adapun citra drone RGB dan multispektral, keduanya bekerja cukup baik pada kedua algoritma yang digunakan. Kemampuan drone multispektral lebih konsisten dan lebih baik pada petak 7B, sedangkan citra drone RGB kemampuannya lebih baik pada petak 4B., The development of remote sensing technology can significantly increase the ability to map or monitor land such as rice fields. The use of satellites in mapping has limitations including data acquisition which has low spatial and temporal resolution and the presence of atmospheric disturbances. Drone technology can be used as an alternative to overcome the weaknesses in satellite imagery with high spatial resolution. Image processing with the OBIA approach can overcome the weaknesses of the existing pixel-based analysis, because in addition to considering the pixel value, it also considers the size and shape of the objects in the image. The combination of OBIA with machine learning algorithms such as Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) has in several studies been able to produce good classification accuracy. This study aims to compare the classification results of the RF and SVM algorithms using RGB and Multispectral drone image data in identifying rice fields and rice growth stages using the OBIA approach. The results of the analysis show that classification with an object-based approach is quite effective in mapping rice fields. The SVM classification has superior performance in identifying rice fields and rice growth stages compared to RF. As for the RGB and multispectral drone images, both works quite well on the two algorithms used. The ability of multispectral drones is more consistent and better on plot 7B, while the ability of drone RGB imagery is better on plot 4B.
Keyword: multispectral, random forest, RGB, rice field, support vector machine

Judul: Sintesis Superkonduktor YBCO dengan Metode Evaporasi dan Karakterisasinya
Abstrak: Telah berhasil dibuat pelet superkonduktor YBCO-123 dengan metode evaporasi dengan menghasilkan Tc = 100 K. Sintesis dilakukan dengan mencampur garam-garam nitrat Y(NO3)2, Ba(NO3), Cu(NO3)2 di dalam pelarut H2O pada suhu 150 oC. Setelah melalui proses pirolisis pada 350 oC selama 1 jam, prekursor dikalsinasi pada 900 oC selama 4 jam kemudian serbuk dikompaksi dengan tekanan hidrolik 5 ton untuk membentuk pelet dengan diameter 1,5 cm dan tebal 0,24 mm. Sintering dilakukan pada suhu 940 oC selama 20 jam. Efek meissner menunjukkan fenomena levitasi pada temperatur sekitar 80 K. Hal ini menunjukkan fasa superkonduktor telah terbentuk. Data XRD memberi mengkonfirmasi bahwa fasa kristal 123 telah terbentuk. Nilai konduktivitas didapat dari hasil pengukuran dengan LCR pada temperatur 300 K sebesar 4 x 10-5 S/cm. Pada penurunan temperatur dari 100 K ke 80 K terjadi kenaikan nilai konduktansi yang tajam dari 4.2 x 10-4 S/cm ke nilai 1.309 x 10-1 S/cm.
Keyword: