Judul: Study of Support Vector Machine and Maximum Likelihood Methods of Pleides-1B Imagery Based on Mean-Shift Algorithm Segmentation: Case Study in North Kalimantan Dryland Forest
Abstrak: Studi ini meneliti tentang algoritma segmentasi mean-shift menggunakan pendekatan klasifikasi parametrik yaitu peluang maksimum (MLC) dan pendekatan klasifikasi non-parametrik mesin vektor pendukung (SVM) pada citra satelit resolusi sangat tinggi Pleiades-1B dalam mendeteksi penutupan tajuk ekosistem hutan lahan kering. Pendekatan klasifikasi MLC dan SVM digunakan untuk mengklasifikasi hasil segmentasi mean-shift menjadi tajuk dan bukan tajuk. Klasifikasi segmentasi citra Pleiades-1B menggunakanMLC menghasilkan akurasi kappa (KA) tertinggi sebesar 50% pada kombinasi K-08, sedangkan menggunakan SVM menghasilkan KA sebesar 73% pada kombinasi K-07. Akurasi tertinggi hasil segmentasi didapat menggunakan parameter range radius (Hr) senilai 20 dan akurasi terendah menggunakan Hr senilai 18. Hasil studi menunjukkan bahwa hasil terbaik klasifikasi segmentasi mean-shift yaitu menggunakan klasifikasi nonparametrik SVM dengan parameter segmentasi Hr senilai 20. Kata Kunci: akurasi kappa, mean-shift, MLC, SVM, penutupan tajuk., This study examined the mean-shift segmentation algorithm using the parametric classification approach of Maximum likelihood (MLC) and the non-parametric classification approach of Support Vector Machine (SVM) on very high-resolution satellite images of Pleiades-1B in detecting canopy closure of dryland forest ecosystems. The MLC and SVM classification approaches were used to classify the results of mean-shift segmentation into canopy and non-canopy. The segmented Pleiades-1B image classification using the MLC provided the highest KA of 50% in combination K-08, while using SVM resulted a KA of 72% with the combination of K- 07. The highest accuracy of segmentation classification results was obtained using a range radius (Hr) parameter of 20, while the lowest accuracy was with Hr of 18. The study results show that the best result of mean-shift segmentation classification is using SVM non-parametric classification with a segmentation parameter Hr of 20.
Keyword: Canopy closure, Kappa accuracy, Mean-shift, MLC, SVM

Judul: Reliability of Mean-Shift Segmentation Algorithm in Classifying Tree Crown Closure using Geoeye and Worldview Images
Abstrak: Makalah ini membandingkan algoritma segmentasi Mean-shift untuk segmentasi penutupan tajuk pohon menggunakan citra yang berbeda. Citra yang diterapkan meliputi saluran tunggal asli, dan citra sintetis yang berasal dari GeoEye dan WorldView. Penelitian dilakukan di dua lokasi penelitian, yaitu lokasi A di Kabupaten Nunukan, Provinsi Kalimantan Utara dan lokasi B di Kabupaten Murung Raya, Provinsi Kalimantan Tengah. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk menemukan nilai parameter yang paling akurat dalam segmentasi penutupan tajuk pohon (C%) untuk setiap citra di setiap lokasi. Tujuan tambahan adalah untuk membandingkan keunggulan algoritma segmentasi mean-shift dan interpretasi visual dalam menurunkan C% untuk estimasi sediaan tegakan. Penelitian ini menemukan bahwa kombinasi parameter terbaik untuk lokasi A adalah K-19 pada PCA-1 dengan nilai hs 11, hr 39, dan m 63, dengan OA 95,52% dan KA 87,16%. Untuk lokasi B, nilai parameter terbaik adalah hs 10, hr 18, dan m 35, dengan OA 92,45% dan KA 77,31%. Ditemukan juga bahwa citra terbaik untuk segmentasi adalah citra sintetis dari komponen utama pertama baik yang berasal dari GeoEye di lokasi A atau WorldView di lokasi B. Dari parameter segmentasi, parameter yang paling berpengaruh adalah ukuran wilayah minimum (m). Selanjutnya terlihat bahwa ada kemiripan nilai antara hasil validasi menggunakan nilai C% hasil interpretasi visual (Geoeye-visual) dan C% hasil segmentasi (GeoEye-PCA) pada lokasi 1. Catatan, pada segmentasi yang paling direkomendasikan pada penelitian ini adalah menggunakan citra sintetis GeoEye-PCA. Nilai SA, SR, RMSE dan e hasil visual dan hasil segmentasi sangat dekat. Pada GeoEye-vsual diperoleh SA, SR, RMSE dan e sebesar 8.04%, 26.46%, 27.69% dan 23.01%; sedangkan dengan Geoye-PCA diperoleh 11.83%, 26.95%, 26.12% & 21.55%. Jika dilihat dari rataan simpangannya, GeoEye-visual mendapatkan nilai 21.3% sedangkan GeoEye-PCA segmentasi mendapatkan 21.5%. Ada konsistensi hasil validasi yang baik antara pendugaan C dengan interpretasi visual dan C hasil segmentasi. Validasi untuk studi B juga menemukan hasil dengan pola yang sama, dimana ada kemiripan hasil validasi antara menggunakan nilai C% yang diturunkan dari WorldView-visual dan WorldView-PCA segmentasi. Validasi menggunakan Worldview-visual mendapatan nilai SA, SR, RMSE dan e sebesar 1.42%, 31.49%, 35.38% dan 28.89% yang mirip dengan nilai WorldView-PCA segmetasi dengan urutan nilai 1.13%, 27.61%, 34.5% dan 28.03%. Terlihat bahwa masing-masing nilai dari setiap ukuran validasi SA, SR, RMSE dan e saling berdekatan. Dari nilai rataan simpangannya juga diperoleh nilai yang relatif sama yaitu 24.3% pada WorldView-visual dan 22.8% pada WorldView-PCA. Pada lokasi 2 ini juga ditemukan adanya kosistensi antara hasil validasi pendugaan antara yang menggunakan C dengan hasil interpretasi visual dan C hasil segmentasi., This paper compares the Mean-shift segmentation algorithm for segmenting tree crown closure using different images. The images applied include original single band, composite band, and synthetic images derived from GeoEye and WorldView. The study was performed in two study sites, namely Site A in Nunukan Regency, North Kalimantan Province and Site B in Murung Raya Regency, Central Kalimantan Province. This main study objective is to find the most accurate parameter values in segmenting tree crown closure (C%) for each image within each site. The additional objective was to compare the reliability of the mean-shift segmentation algorithm and visual interpretation in deriving C% for standing stock estimation. The
Keyword: Mean-shit, Segmentasi, Kerapatan Tajuk, Sediaan Tegakan, Parameter

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: