Judul: Classification Model for Garlic Land Suitability using Spatial Interpolation and Decision Tree Algorithm
Abstrak: Bawang putih merupakan komoditas hortikultura yang penting bagi masyarakat, karena bawang putih banyak dimanfaatkan sebagai bumbu masak dan obat-obatan. Oleh karena itu, bawang putih menjadi salah satu kebutuhan masyarakat yang harus dipenuhi. Hingga tahun 2024, komoditas bawang putih diperkirakan naik dengan rata pertumbuhan per tahun sekitar 2,30% dan konsumsi bawang putih diproyeksi akan naik dengan pertumbuhan per tahun sebesar 1,38%. Konsumsi lebih besar dari produksi, hingga tahun 2024 diperkirakan akan terjadi defisit bawang putih sekitar 403,29 ribu ton per tahun. Hal ini menjadi dasar pemerintah untuk mencanangkan proyeksi swasembada bawang putih. Suatu lahan yang layak untuk tanaman bawang putih sangat dipengaruhi oleh banyak faktor, salah satunya temperatur. Temperatur setiap wilayah mempunyai nilai yang berbeda dan tidak semua lokasi mempunyai nilai atau data yang lengkap. Interpolasi spasial merupakan sebuah cara untuk mencari atau memperkirakan nilai pada lokasi yang tidak diketahui nilainya berdasarkan data yang ada disekitarnya. Interpolasi spasial mempengaruhi hasil penelitian ini, karena dengan menggunakan interpolasi spasial dapat diketahui nilai temperatur pada wilayah yang tidak mempunyai nilai atau data, sehingga data yang digunakan lengkap. Lahan yang sesuai untuk budidaya bawang putih dapat diketahui melalui klasifikasi kelas kesesuaian lahan berdasarkan variabel syarat tumbuh bawang putih pada lahan tersebut. Salah satu algoritma yang dapat diterapkan dalam klasifikasi kelas kesesuaian lahan bawang putih adalah Pohon Keputusan Spasial C5.0. Penelitian ini mengkaji lahan yang sesuai untuk budidaya tanam bawang putih, sehingga dapat dilakukan perluasan lahan tanam putih. Hasil interpolasi spasial menggunakan dataset temperatur bulan Mei 2022 berupa 2 kelas kesesuian lahan, yaitu S1 (dengan rentang nilai 21°C-23°C) dan S2 (dengan rentang nilai 20°C-21°C), sedangkan hasil interpolasi spasial menggunakan dataset temperatur bulan Juli 2022 yaitu kelas kesesuaian lahan S1 (dengan rentang nilai 21°C-22°C) dan kelas S2 (dengan rentang nilai 19°C-21°C). Penelitian ini juga menghasilkan model pohon keputusan dengan 5 aturan kelas kesesuaian lahan dengan akurasi sebesar 97,81% pada dataset dengan data temperatur bulan Mei 2022. Nilai akurasi pada dataset dengan data temperatur bulan Juli 2022 menghasilkan 17 aturan kesesuaian lahan dengan akurasi sebesar 95,91%. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa mayoritas kelas kesesuaian lahan untuk bawang putih di Kabupaten Magelang dengan data temperatur bulan Mei 2022 adalah N (62,46%) dan kelas S1 (28,43%). Kelas kesesuaian lahan dengan menggunakan temperatur bulan Juli 2022 menghasilkan mayorita kelas N (42,45%), S2 (23,51%), S3 (19,32%) dan S1 (14,71%). Hasil ini menunjukkan perlunya melakukan upaya perbaikan terhadap kualitas lahan pada kelas S2 dan S3 agar produktivitas tanaman dapat ditingkatkan, sejalan dengan arahan yang diberikan oleh Food and Agricultural Organization (FAO) dalam upaya meningkatkan produktivitas tanaman.
Keyword: bawang putih, decision tree, C5.0, kesesuaian lahan, klasifikasi

Judul: Interpolation and Prediction of Solar Radiation Data for Garlic Land Suitability
Abstrak: Bawang putih merupakan salah satu komoditas hortikultura yang strategis dan bernilai ekonomi tinggi di Indonesia, namun produksi dalam negeri masih belum mampu memenuhi permintaan pasar yang terus meningkat. Salah satu upaya yang dilakukan pemerintah untuk mengurangi impor adalah dengan mengembangkan dan memantapkan areal lahan untuk budidaya bawang putih di terutama daerah prioritas produksi bawang putih di Kabupaten Magelang, Jawa Tengah. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk menentukan kesesuaian lahan untuk tanaman bawang putih, namun belum mempertimbangkan data radiasi matahari sebagai faktor terpenting dalam pertumbuhan tanaman. Tingkat intensitas matahari yang optimal bervariasi tergantung pada fase pertumbuhan bawang putih. Algoritma long short term memory dapat diterapkan pada data intensitas matahari untuk prediksi berdasarkan fase pertumbuhan bawang putih. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat model interpolasi geostatistik IDW dan Kriging serta model prediksi data intensitas matahari menggunakan metode machine learning, yaitu LSTM pada area studi di Kabupaten Magelang. Data yang dipakai pada penelitian ini data intensitas matahari dapat diolah dengan metode interpolasi spasial seperti IDW (Inverse Distance Weighting) dan Kriging. Hasil interpolasi menggunakan IDW menunjukkan bahwa nilai parameter power 5 menghasilkan nilai interpolasi dengan akurasi yang lebih baik dibandingkan nilai power yang lain untuk setiap bulannya kecuali bulan Agustus. Berbeda untuk model Kriging yang menunjukkan hasil yang lebih variatif dengan parameter variogram untuk setiap bulannya. Hasil interpolasi dari kedua metode tersebut menunjukkan bahwa Kecamatan-Kecamatan di sisi timur Kabupaten Magelang merupakan daerah yang cocok untuk penanaman bawang putih seperti Grabag, Ngablak, Pakis dan daerah-daerah di sisi timur yang paling banyak berada di kelas tidak sesuai seperti Salaman, Borobudur. Hal yang sama juga terjadi pada hasil interpolasi IDW. Hasil interpolasi Kriging pada sisi timur merupakan Kecamatan yang sesuai dengan rentang nilai radiasi matahari tertinggi yaitu 245 W/m². Implementasi algoritma LSTM menghasilkan model prediksi data radiasi matahari dengan parameter dengan epoch 1000, batch size 6, drop out 2.0 dengan Adam's optimizer. RMSE dari model prediksi setelah dilakukan hyperparameter tuning adalah sebesar 0,0853. Dari hasil hyperparameter tuning, data radiasi matahari hasil prediksi sudah cukup baik untuk mengikuti pola data aktual dengan nilai RMSE 0,1020 MSE 0,0104 MSE 0,0760 dengan korelasi 0,740 namun belum signifikan untuk mengikuti pola yang cukup ekstrim dari data aktual. Hasil prediksi yang baik mengenai radiasi matahari dapat memberikan informasi yang berharga dalam mengevaluasi fase pertumbuhan bawang putih.
Keyword: Garlic, Land Suitability, LSTM, Solar Radiation, Spatial Interpolation

Judul: Invers Drazin dari Matriks Toeplitz Singular
Abstrak: Matriks Toeplitz adalah matriks yang setiap unsur pada diagonal utama bernilai sama dan setiap unsur pada subdiagonal yang bersesuaian dengan diagonal utama juga bernilai sama. Matriks singular adalah matriks yang tidak bisa ditentukan inversnya. Akan tetapi, dapat diupayakan untuk ditentukan inversnya menggunakan invers matriks yang diperumum. Invers Drazin merupakan salah satu jenis invers matriks yang diperumum. Pada karya ilmiah ini ditentukan invers Drazin dari matriks Toeplitz singular dengan menggunakan metode Leverrier Faddeev. Kemudian, ditentukan invers Drazin dari matriks Toeplitz singular yang direpresentasikan sebagai penjumlahan segitiga bawah dan segitiga atas matriks Toeplitz berdasar pada teorema Gohberg dan Semencul., Toeplitz matrix is a matrix in with element on the main diagonal has the same value and on the subdiagonal corresponding to the main diagonal also has the same value. Singular matrix is a matrix that has no inverse. However, it can be attempted to determine the inverse using a generalized inverse matrix. Inverse Drazin is a type of generalized matrix inverse. This paper discussed the inverse Drazin for a singular Toeplitz matrix using the Leverrier Faddeev method. Then, the Drazin inverse of the singular Toeplitz matrix which is represented as a sum of products of lower and upper triangular Toeplitz matrix based on Gohberg and Semencul theorem.
Keyword: inverse Drazine, singular Toeplitz matrix