Judul: Classification Model of Sugarcane  Growth Phases from Sentinel-1 Multi-temporal Images Using Random Forest  Algorithm
Abstrak: Program kerja dalam mencapai swasembada gula tahun 2023 yang telah ditetapkan oleh Kementerian Pertanian diperlukan strategi untuk mencapainya. Sedangkan diketahui lahan tebu di berbagai daerah di Indonesia berkurang. Daerah Istimewa Yogyakarta yang telah ditetapkan sebagai salah satu daerah sentra tebu memerlukan perlakuan khusus dalam upaya ekstensifikasi. Fase pertumbuhan tebu perlu diamati secara keseluruhan untuk memperoleh informasi waktu panen dan tanam yang nantinya bisa dilakukan estimasi produksi hasil panen dalam periode tertentu. Penelitian ini menggunakan teknologi pemantauan lahan pertanian yang bisa memberikan informasi multi-temporal seperti penggunaan teknologi penginderaan jauh. Penginderaan jauh bisa memberikan informasi mengenai lahan tebu seperti melalui citra Sentinel 1 yang merupakan citra SAR (Synthetic Aperture Radar) dalam dimensi spasial maupun waktu, selain itu menggunakan Citra Non Fotografi seperti citra radar memiliki kelebihan dalam menghilangkan tutupan awan dalam perekaman datanya sehingga pemantauan secara multi-temporal bisa dilakukan dengan lebih menyeluruh tanpa kendala cuaca. Tahap praproses diperlukan untuk klasifikasi citra karena citra yang direkam mengandung noise, masih adanya pengaruh atmosfer, perbedaan skala dan perbedaan posisi terhadap lokasi yang sebenarnya. Tahap ini untuk menyiapkan citra multi-temporal untuk menghilangkan pengaruh yang mengganggu perekaman citra tersebut dengan melakukan koreksi geometrik dan radiometrik, Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh informasi fase pertumbuhan tebu beserta sebarannya dengan algoritma Random Forest. Penelitian ini menggunakan citra Sentinel 1 Interferometric Wide Swath Mode dan data shapefile lahan tebu di DI Yogyakarta. Data latih yang digunakan 9690 sampel piksel yang terdiri dari 6 kelas klasifikasi yaitu bangunan, vegetasi, badan air, sawah, tebu kelas fase 1 dan kelas fase tebu 2. Penelitian ini berfokus membangun model klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest dan menguji hasil klasifikasi Citra Sentinel 1 yang terdiri dari 13 citra dengan akurasi model klasifikasi rata-rata 65,38%. Hasil klasifikasi citra pada bulan Oktober memiliki tingkat overall accuracy tertinggi senilai 73,33% dengan nilai RMSE 2,05. Hasil klasifikasi citra Sentinel 1 multi-temporal mampu memberikan informasi yang cukup untuk membuat peta kalender tanam yang mampu memberikan informasi waktu tanam, waktu panen, sebaran spasial lahannya dan informasi temporal mengenai fase pertumbuhan tanaman tebu. Berdasarkan hasil Peta kalender tanam diketahui waktu tanam tebu di DI Yogyakarta itu bulan Agustus dan Oktober dan waktu panen di bulan Juli dan September.
Keyword: Classification, Monitoring, Random Forest, Sentinel 1, Sugarcane

Judul: Algorithm of pattern recognition for real time rice crops monitoring using sentinel images
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu produsen beras terbesar di dunia. Oleh seba itu tanaman padi merupakan komoditas krusial bagi masyarakat Indonesia. Sebagian besar masyarakat Indonesia mengkonsumsi beras sebagai bahan makanan pokok. Seiring dengan laju pertumbuhan penduduk yang terus meningkat, maka permintaan terhadap beras juga meningkat. Monitoring tanaman padi sangat dibutuhkan dalam menjamin ketersediaan pangan nasional. Teknologi remote sensing merupakan salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam memantau fase pertumbuhan tanaman padi. Salah satu satelit yang dapat dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi tentang pase pertumbuhan tersebut adalah Sentinel 2A. Beberapa keunggulan Satelit Sentinel 2A adalah mempunyai resolusi sepasial yang cukup tinggi yaitu 10 x 10 m serta memiliki resolusi temporal yang cukup rapat. Selain itu citra Sentinel 2A dapat diperoleh secara gratis. Parameter kehijauan tanaman padi atau indeks vegetasi yang diperoleh melalui analisis citra satelit dapat digunakan untuk memperkirakan pase pertumbuhan atau umur tanaman padi. Index vegetasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Tanaman padi memiliki karakteristik tersendiri yang membedakan mereka dari tanaman lain. Pada awal pertumbuhan, sawah akan tergenang sehingga indeks vegetasi yang dihasilkan cenderung rendah dan bahkan minus, hal ini disebabkan oleh sawah yang mengandung air dominan. Seiring dengan pertumbuhan padi, sawah akan didominasi oleh daun padi, sehingga indeks vegetasi akan mulai meningkat karena kandungan klorofil yang tinggi. Setelah tanaman padi mulai terisi hingga matang, tingkat kehijauan akan berkurang karena sawah akan didominasi oleh padi yang menguning. Fase pertumbuhan akan berakhir dengan panen dan lahan akan dibiarkan kosong untuk jangka waktu tertentu. Fenomena ini akan menghasilkan pola yang tetap untuk setiap musim. Penelitian ini bertujuan untuk membangun algoritma untuk pengenalan pola index vegetasi yang dihasilkan dari citra satelit Sentinel 2A, sehingga diharapkan dari algoritma tersebut mampu memprediksi pase pertumbuhan tanaman padi. Algoritma yang diperolah digunakan untuk memprediksi citra real time pada bulan Januari 2019. Penelitian ini dilakukan pada bulan Mei hingga September 2017. Data primer diambil pada bulan Juni 2017 dalam bentuk gambar drone dan titik sampel dari 31 titik serta wawancara dengan petani di Desa Sukamekar, Kabupaten Karawang, Jawa Barat. Data series citra Sentinel 2A dari Mei hingga September 2017 dijadikan data untuk membangun model. Pra-pemrosesan dan pemrosesan gambar dilakukan untuk mendapatkan indeks vegetasi, kemudian dilakukan analisis regresi dilakukan di laboratorium GIS MIT Biotrop. Metode yang digunakan dalam menentukan algoritma dimulai dari penentuan index vegetasi pada tiap petak sawah. Dalam penentuan index vegetasi tiap petak sawah menggunakan dua metode, (1) metode pertama dengan menghitung nilai rata-rata index vegetasi pada tiap pixel yang ada di petak sawah, (2) metode kedua dengan menghilangkan pixel yang bersentuhan dengan batas tiap petak sawah, lalu hitung rata-rata nilai index vegetasi pada setiap pixel di petak sawah tersebut. Kedua metode tersebut diterapkan pada pada enam series data citra Sentinel 2A. Enam seri data citra Sentinel 2A dari bulan Mei hingga September 2019. Seteleh dilakukan pra-pemprosesan dan pemprosesan gambar, diambil 186 data sampel yang terbagi menjadi 31 titik sample untuk setiap seri. Data sampel digunakan untuk membangun model. Index vegetasi dari enam seri data sampel dianalisis dengan menggunakan regresi polynomial ordo 2 dan ordo
Keyword: Algoritma pengenalan pola, monitoring padi, Satelit Sentinel 2A, dan index vegetasi

Judul: Peluang Partikel Plasma Berada Pada Dimensi Debye Akibat Gangguan Gelombang Elektromagnetik dengan Menggunakan Persamaan Schrödinger
Abstrak: The solution of Schrodinger equations with plasma Coulomb potential in spherical coordinat results solution wave function and energy plasma particle. Electron probability density at Debye length with thermal effect same as ion, which indicates plasma in neutral state. Electromagnetic waves perturbation of an electric field given to result wave function perturbation system. The probability density of plasma particle due to electromagnetic waves perturbation is the largest when an electromagnetic waves frequency 1.41 times the plasma frequency .
Keyword: Schrödinger, plasma, electromagnetic wave