Judul: Study of the Potential of Deep Learning Approach for Village Characteristics Identification with Remote Sensing in West Java Province
Abstrak: Data mengenai karakteristik penduduk merupakan informasi penting untuk pengambilan kebijakan dan pembentukan kerangka percontohan. Berbagai metode pengumpulan data seperti sensus, survei dan pendaftaran penduduk digunakan untuk memperoleh data tersebut. Indonesia sebagai negara kepulauan dengan luas 8,3 juta km2 akan membutuhkan banyak sumber daya pada proses pengumpulan data. Di era data besar (big data), citra satelit hasil pengindraan jauh menjadi sumber data alternatif yang lebih murah dan mudah dikumpulkan. Berbagai penelitian telah dilakukan dengan menggunakan citra satelit untuk mengklasifikasikan atau meregresi berbagai peubah karakteristik populasi di berbagai tingkat wilayah. Hasil penelitian tersebut menunjukkan potensi pemanfaatan metode pembelajaran mendalam (deep learning) untuk identifikasi karakteristik wilayah. Berdasarkan tantangan pengumpulan data dan potensi pembelajaran mendalam, diperlukan kajian potensi pembelajaran mendalam untuk identifikasi karakteristik wilayah tingkat desa di Indonesia. Peubah klasifikasi urban-rural, klasifikasi indeks desa membangun (IDM), dan regresi jumlah keluarga merupakan karakteristik penting untuk dikaji dikarenakan karakteristik tersebut merupakan indikator pembangunan desa dan ukuran pada kerangka percontohan klaster di Indonesia. Selain itu, setiap peubah tersebut memiliki tantangan khusus dalam pemodelan pembelajaran mendalam. Untuk mengkaji ketiga peubah tersebut, Provinsi Jawa Barat dipilih sebagai studi kasus untuk melihat potensi pembelajaran mendalam dan pengindraan jauh untuk identifikasi karakteristik desa di Indonesia. Penelitian ini mengevaluasi metode identifikasi karakteristik desa dengan membandingkan model pembelajaran mendalam (model-sentris) dan berbagai skenario data masukan citra satelit (data-sentris) guna mendapatkan model dan input terbaik. Model pembelajaran mendalam yang dievaluasi adalah arsitektur densenet121 dan resnet50. Berbagai kombinasi tingkat input citra satelit, efek tetangga, dan resolusi citra adalah faktor yang akan dibandingkan untuk mendapatkan skenario data terbaik untuk identifikasi karakteristik wilayah dengan metode pembelajaran mendalam. Khusus klasifikasi IDM, dilakukan kajian perbandingan metode penanganan data tidak seimbang. untuk input citra sebelum dilakukan analisis model dan input terbaik. Setelah itu, model dan input terbaik diinterpretasi dengan berbagai teknik interpretasi pembelajaran mendalam untuk menjelaskan proses prediksi masing-masing model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa densenet121 dan resnet50 mampu mengklasifikasikan status urban-rural dan klasifikasi IDM dengan akurasi masingmasing 82,94% dan 70,26%. Untuk kasus regresi jumlah keluarga, xgboost dimanfaatkan untuk meregresi jumlah keluarga dengan data masukan peluang softmax yang merupakan hasil klasifikasi kepadatan keluarga menggunakan pembelajaran mendalam. Model regresi memberikan prediksi yang baik terhadap jumlah keluarga dalam sensus dengan R2 sebesar 0,91 dan MAPE sebesar 20%. Secara umum, model densenet121 lebih baik dari resnet50 untuk setiap menyelesaikan permasalahan di setiap peubah. Dari sisi data masukan, tingkat input citra berupa segmen dari domain area dugaan meningkatkan kebaikan prediksi regresi. Untuk kasus klasifikasi, citra tingkat desa merupakan input dengan metrik evaluasi terbaik. Pemanfaatan efek tetangga juga dapat meningkatkan kebaikan prediksi masing-masing model. Dari sisi resolusi citra, Sentinel-2 beresolusi 10m cukup untuk identifikasi karakteristik wilayah dengan pembelajaran mendalam karena tidak ada perbedaan yang signifikan dari hasil pemodelan dari model dengan input citra beresolusi lebih tinggi (SPOT-67). Penelitian ini juga menunjukkan bahwa pembelajaran mendalam berbagi beberapa kesamaan dengan pengambilan keputusan manusia dalam melakukan prediksi dari hasil penerapan teknik interpretasi pembelajaran mendalam.
Keyword: Deep learning, Remote sensing, Village development, Urban-rural, Family count

Judul: Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Pendekatan Pemelajaran Mesin pada Data Sentinel-1
Abstrak: Sektor pertanian, khususnya subsektor perkebunan, berkontribusi besar sebagai penghasil devisa negara. Komoditas perkebunan yang menjadi andalan bagi pendapatan nasional dan devisa negara adalah karet dan kelapa sawit. Perencanaan, pengembangan, serta pemantauan lahan perkebunan dan pertanian seringkali memanfaatkan perkembangan teknologi penginderaan jauh untuk mempermudah proses pengambilan keputusan. Pemetaan menggunakan citra optik sering terkendala kondisi iklim Indonesia dengan cuaca yang sering tertutup awan dan kabut yang dapat menghalangi objek saat perekaman. Pada wilayah berbukit dan bergunung, frekuensi liputan awan umumnya lebih tinggi dibandingkan wilayah dataran. Oleh karena itu, penelitian ini mengkaji citra radar Sentinel-1 yang dapat beroperasi baik pada segala kondisi cuaca sehingga meminimalkan efek dari atmosfer. Namun demikian, citra Sentinel-1 belum banyak ditelaah pada wilayah berbukit/bergunung, sehingga dampak terain terhadap iluminasi dan kemampuannya dalam pemisahan kelas tutupan lahan belum banyak diketahui. Klasifikasi tutupan lahan dilakukan dengan pendekatan pemelajaran mesin untuk membandingkan kinerja terbaik dari model klasifikasi Support Vector Machines (SVM) dan Random Forests (RF). Pada model RF, akurasi tertinggi didapatkan dengan persentase sebesar 64.8% pada citra akuisisi musim hujan, dan 63.7% pada citra akuisisi musim kemarau. Sedangkan akurasi terendah didapatkan dengan model SVM kernel Linier dengan persentase 53.2% pada citra akuisisi saat musim hujan, dan 52.7% pada citra akuisisi saat musim kemarau. Penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi sangat dipengaruhi oleh pengaturan parameter algoritma pemelajaran mesin. Pemilihan nilai parameter yang tepat dapat menghasilkan akurasi yang lebih baik. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan yang cukup signifikan antara hasil klasifikasi pada musim yang berbeda, yang memerlukan pendalaman lebih jauh di masa mendatang., Agricultural sector, especially plantation sub-sector, greatly contributes to Indonesian economy. Plantation commodities commonly cultivated in Indonesia include rubber and oil palm. Planning, development, and monitoring over plantations and agricultural fields often take the advantage of remote sensing technology to facilitate appropriate decision making. Mapping using optical imageries is often hampered by Indonesia's climatic conditions. Clouds and fogs can obstruct objects during data acquisition. In hilly and mountainous areas, the frequency of cloud coverage is generally higher than in plain areas. Therefore, this study examined Sentinel-1 radar which can operate in all weather conditions so as to minimize atmospheric effects. However, Sentinel-1 has yet been widely studied in hilly/mountainous areas, so that terrain impact on illumination and its ability to separate land cover classes are yet to be fully understood. Land cover classification was carried out using machine learning approach to compare the performance of Support Vector Machines (SVM) and Random Forests (RF) classification. Highest accuracy of RF was obtained in rainy season with 64.8% overall accuracy and 63.7% overall accuracy in dry season, while the lowest accuracy of SVM was achieved during dry season with 52.7% overall accuracy, and 53.2% overall accuracy in rainy season. This study showed that the accuracy is strongly influenced by parameter setting of machine learning algorithms. Selection of suited parameter values can yield a better accuracy. The results indicate that accuracy difference is expected when season is taken into account. This warrants further studies in the future.
Keyword: Land cover, random forest, Sentinel-1, support vector machine

Judul: Sintesis Paduan Ti-6Al-4Nb sebagai Matrial Implan Pengganti Komponen Tibial
Abstrak: Synthesis of Ti-6Al-4Nb alloy was done by melting using Tri Arc Melting Furnace. Each sample was remelted five times to ensure the homogenity. Aluminum and niobium addition were expected to stabilize α phase and β phase until the αβ-titanium alloy was resulted. Yet based on the experiment, it was α-titanium alloy resulted. α-titanium alloy was a Hexagonal Close Packed (HCP) crystalline structure which would be cracked if deformation non-uniaxial happens. The presence of oxygen in pure titanium significantly increased the hardness of titanium. The addition of aluminum was also able to increase the hardness of titanium alloy because aluminum more stabilize the α phase in the α-titanium alloy. The corrosion ressistance of titanium could be increased by adding aluminum and niobium. Titanium coating with HA/chitosan composite was also proved in decreasing the corrosion rate because it barried direct interaction between titanium alloy and corrotion solution.
Keyword: