Judul: Identifikasi Umur Tanaman Padi dengan Teknik Support Vector Machine Di Bojongpicung Cianjur
Abstrak: Padi merupakan makanan pokok masyarakat Indonesia. Produksi padi cenderung fluktuatif setiap tahunnya menyebabkan perlunya pemantauan sejak dini untuk memastikan tidak adanya masalah dalam pasokan beras. Dewasa ini, pendekatan spasial mulai banyak digunakan salah satunya untuk penentuan umur tanaman padi. Penelitian ini bertujuan mempelajari pola reflektan hasil koreksi atmosferik menggunakan Sen2Cor pada berbagai fase pertumbuhan padi dan menggunakan teknik Support Vector Machine (SVM) untuk pengklasifian umur padi dengan penggunaan parameter tuning pada nilai C dan Gamma. Penelitian ini memanfaatkan sawah milik Dinas Pertanian Provinsi Jawa Barat yang berlokasi di Cianjur dengan pengamatan lapang dilaksanakan pada bulan Mei-Agustus 2021. Kajian ini menggunakan SVM karena memiliki perfoma yang relatif lebih baik dibandingkan metode klasifikasi lainnya. Hasil penelitian menunjukan pada fase vegetatif nilai reflektan pada band merah dan band biru mengalami penurunan dan kenaikan pada band hijau. Band NIR terus mengalami kenaikan dari fase vegetatif hingga fase generatif dan mulai menurun pada fase panen. Hasil dari penggunaan paramater tuning SVM didapatkan nilai overall accuracy tertinggi yaitu 0,85 untuk nilai C= 50 dan 0,83 untuk nilai Gamma=20., Rice is the staple food of Indonesian people. Rice production tends to fluctuate every year, which causes the need for early monitoring to ensure that there are no problems in rice supply. Currently, spatial-wise approach has widely used, one of which is determining the age of rice plants. This study aimed to study reflectance pattern from atmospheric correction using Sen2Cor at various rice growth stages and using Support Vector Machine (SVM) to classify rice age using tuning parameters for C and Gamma values. This research utilizes rice fields belonging to the West Java Provincial Agriculture Office located in Cianjur with field observations carried out in May-August 2021. SVM was used because it has a fairly better performance compared to other classification methods. The results showed that in vegetative phase, reflectance values of red and blue bands decreased while increment was observed in green band. The NIR band continued to increase from vegetative phase to generative phase and began to decrease during harvest phase. The results of SVM tuning parameters indicated the highest overall accuracy, i.e. 0.85 for C = 50 and 0.83 for Gamma = 20.
Keyword: C, gamma, nilai reflektan, Sen2Cor, SVM

Judul: Classification of  Paddy Growth Phases on Sentinel-2 with k-Nearest Neighbors Approach
Abstrak: Padi merupakan komoditas utama dalam menyokong pangan masyarakat, hampir sebagian besar dari penduduk Indonesia menjadikan padi sebagai makanan pokok. Oleh karena itu, estimasi produksi beras tahunan perlu dilakukan pemerintah sebagai antisipasi terjadinya gagal panen. Salah satu upaya yang dapat dilakukan yaitu melalui pemantauan kondisi tanaman padi dengan memanfaatkan citra satelit. Penelitian ini bertujuan melakukan identifikasi kekontrasan tampilan citra hasil koreksi radiometrik dengan sen2cor, menganalisis klasifikasi fase pertumbuhan tanaman padi menggunakan metode klasifikasi k-Nearest Neighbors (kNN) dan menguji akurasi hasil klasifikasi fase pertumbuhan tanaman padi. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi k-nearest neighbors yang merupakan metode klasifikasi berdasarkan pada perhitungan jarak terdekat suatu objek data latih dengan objek lain di sekitarnya. Penelitian menggunakan data sekunder dari penelitian Wijayanti (2018) dan dilaksanakan pada Januari-Juli 2021. Hasil penelitian menunjukan bahwa nilai pasca koreksi atmosferik (BOA) memiliki standar deviasi yang lebih besar dibandingkan nilai sebelum koreksi atmosferik (TOA), sehingga secara visual citra koreksi BOA tampak lebih kontras. Pola spektral yang telah terkoreksi atomosferik (BOA) memiliki nilai pantulan yang lebih rendah dibandingkan pada citra sebelum koreksi atmosferik (TOA), khususnya pada band biru. Hasil klasifikasi k-nearest neighbors dari 3 kecamatan menunjukkan kontinuitas fase tumbuh dari dominansi fase bera basah di akuisisi 6 Desember 2017 ke dominansi fase bera kering di akuisisi 31 Maret 2018. Hasil uji akurasi klasifikasi k-Nearest Neighbors menunjukkan bahwa rata-rata akuisisi citra memiliki nilai akurasi yang baik yaitu di atas 85%. Kata Kunci: k-Nearest Neighbors, Citra Sentinel 2, Fase tumbuh padi, sen2cor., Rice is the main commodity in supporting people's food, almost most of the Indonesian population makes rice as a staple food. Therefore, it is necessary to estimate the annual rice production by the government in anticipation of crop failure. One of the efforts that can be done is through monitoring the condition of rice plants by utilizing satellite imagery. This study aims to identify the contrast of the image display resulting from radiometric correction with sen2cor, analyze the classification of rice growth phases using the k-Nearest Neighbors (kNN) classification method and test the accuracy of the classification results for the growing phases of rice plants. This study uses the k-nearest neighbors classification method, which is a classification method based on the calculation of the closest distance of a training data object to other objects in the vicinity. This study uses secondary data from Wijayanti's research (2018) and was carried out in January-July 2021. The results show that the post-atmospheric correction (BOA) value has a standard deviation that is larger than the pre-atmospheric correction (TOA) value, so that visually the BOA correction image appear more contrast. The atomospheric corrected spectral pattern (BOA) has a lower reflectance value than the image before atmospheric correction (TOA), especially in the blue band. The results of the k-nearest neighbors classification from 3 sub-districts show the continuity of the growing phase from the dominance of the wet fallow phase on the acquisition of December 6, 2017 to the dominance of the dry fallow phase on the acquisition of March 31, 2018. The results of the accuracy test for the classification of k-Nearest Neighbors show that the average image acquisition has
Keyword: k-Nearest Neighbors, Sentinel 2 imagery, paddy growth phase, sen2cor

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: