Judul: Identifikasi Tanaman Kopi di Provinsi Sumatera Utara Berbasis  Metode Machine Learning Naïve Bayes dan CART dengan Citra  Satelit Landsat-8
Abstrak: Kopi adalah salah satu komoditas perkebunan yang memegang peranan cukup penting dalam perekonomian Indonesia yang berkontribusi pada kinerja perdagangan dan peningkatan nilai tambah. Mengacu dengan data Badan Pusat Statistika (BPS), data luas kopi masih terdapat perbedaan antara data BPS Provinsi dengan Kabupaten. Sehingga dilakukan identifikasi dan pemetaan tanaman kopi dengan menggunakan metode yang lebih objektif seperti remote sensing dengan citra satelit yang tersedia di platform Google Earth Engine. Pada penelitian ini proses identifikasi dilakukan dengan menggunakan machine learning dengan algoritma naïve bayes dan Classification and Regression Tree (CART) ditambah pengolahan dari citra satelit dan predictors yang mampu mengidentifikasi karakteristik kopi. Analisis trial and error menunjukkan predictors utama yang berkontribusi besar dalam membedakan karakteristik tanaman kopi adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Forest Canopy Density (FCD) dan elevasi. Identifikasi tanaman kopi dengan machine learning naïve bayes dan CART mendapatkan hasil underestimated dan overestimated, masing-masing metode menghasilkan sebesar 28,9% dan 14% dari data BPS provinsi. Hasil akurasi untuk tanaman kopi dengan metode naïve bayes untuk akurasi training sebesar 43% dan validasi sebesar 0% sedangkan metode CART untuk akurasi training sebesar 68,75% dan validasi sebesar 75%.
Keyword: Coffee, Identification, Machine Learning, Remote Sensing, Google Earth Engine

Judul: Identification of Coffee Plants in East Java Based on Machine Learning CART Using Sentinel-2 and Landsat-8 Satellite Imagery
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris dimana sektor pertanian dan perkebunan berperan besar dalam kontribusi perekonomian nasional, salah satunya adalah kopi. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) nasional, provinsi dalam angka, maupun kabupaten/kota dalam angka, ketiganya memiliki jumlah luasan tanaman kopi yang berbeda. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan pendataan yang masih dilakukan secara subjektif. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi tanaman kopi secara objektif, cepat, dan murah dengan menggunakan penginderaan jauh. Proses identifikasi yang dilakukan berbasis metode machine learning Classification and Regression Tree (CART) dengan citra satelit Sentinel-2 dan Landsat-8 dengan menganalisis predictors yang dapat digunakan dan memetakan persebaran perkebunan kopi menggunakan Google Earth Engine (GEE). Hasil penelitian menunjukkan predictors penting dalam proses identifikasi tanaman kopi adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Forest Canopy Dencity (FCD), dan elevasi. Total luasan tanaman kopi yang didapat dengan menggunakan citra satelit Sentinel-2 menunjukkan overestimated 148%, sedangkan dengan menggunakan citra satelit Landsat-8 menunjukkan overestimated 1%. Akurasi yang didapat sebesar 60% untuk Sentinel-2 dan 40% untuk Landsat-8. Hasil akurasi masih rendah dikarenakan data sampling kurang mewakili data keseluruhan.
Keyword: tanaman kopi, identifikasi, penginderaan jauh, machine learning, google earth engine

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: