Judul: Perbandingan Quadratic Discriminant Analysis dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Tutupan Lahan di DKI Jakarta
Abstrak: DKI Jakarta merupakan pusat pemerintahan serta pusat ekonomi dan bisnis di Indonesia sehingga kegiatan pembangunan di Jakarta terus berlanjut setiap tahun. Oleh karenanya, pengawasan terhadap penggunaan lahan wajib ditingkatkan agar sesuai dengan Rencana Tata Ruang DKI Jakarta. Usaha tersebut perlu ditunjang dengan tersedianya data yang kontinu mengenai kondisi tutupan lahan di Jakarta. Proses pengumpulan data tersebut menjadi lebih mudah berkat perkembangan teknologi pengindraan jauh. Teknologi pengindraan jauh dapat dimanfaatkan untuk menganalisis luas penggunaan lahan dengan menggunakan analisis klasifikasi. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa jenis metode klasifikasi dan banyaknya data training akan berpengaruh terhadap tingkat akurasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji tingkat akurasi dari metode Quadratic Discriminant Analysis (QDA) dan Support Vector Machine (SVM). Selain itu, penelitian ini juga mengkaji banyaknya data training yang digunakan dalam klasifikasi tutupan lahan di DKI Jakarta tahun 2017. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada kedua metode, tingkat keragaman dari overall accuracy, sensitivity, dan specificity semakin kecil seiring dengan semakin banyak data training yang digunakan. Berdasarkan nilai overall accuracy dan specificity, metode QDA dan SVM memiliki kinerja yang relatif sama. Namun, metode SVM lebih baik daripada QDA berdasarkan nilai sensitivity-nya.
Keyword: klasifikasi, diskriminan, jakarta, support vector machine, tutupan lahan

Judul: Klasifikasi Tutupan Lahan Sekitar Areal Reklamasi Bekas Sumur Migas Gerbang, Kabul, dan Ripah Menggunakan Data Unmanned Aerial Vehicle (UAV) di Jambi
Abstrak: Teknologi penginderaan jarak jauh merupakan salah satu sarana yang digunakan untuk mengidentifikasi tutupan lahan. Citra Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dengan resolusi spasial yang lebih tinggi dapat memberikan informasi mengenai tutupan lahan yang lebih detail, akurat, cepat, dan lebih murah. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji kemampuan UAV dalam mengklasifikasi tutupan lahan secara visual dan digital serta melakukan analisis separabilitas kelas tutupan lahan secara digital. Penelitian ini menggunakan dua metode dalam menginterpretasi citra, yaitu interpretasi visual dan interpretasi digital. Kombinasi band yang digunakan dibuat dengan mempertimbangkan nilai korelasi antar band. Band-band yang digunakan merupakan band asli dan sintetis, yaitu band blue, green, red, NIR (near infrared), DSM (digital surface model), NDVI (normalized difference vegetation index), RGI (red green index), dan SAVI (soil adjusted vegetation index), dan GNDVI (green normalized difference vegetation index). Jumlah kelas tutupan lahan yang didapatkan dari klasifikasi visual adalah 16 kelas. Hasil analisis separabilitas pada kombinasi 3-5-6-8, 4-5-7-8, dan 2-4-5-8 dapat membedakan 12 kelas tutupan lahan, pada kombinasi 1-2-3 dan 2-4-8 sebanyak 8 kelas tutupan lahan, serta pada kombinasi 3-6-8 dan 4-5-8 sebanyak 6 kelas tutupan lahan. Klasifikasi visual mampu membedakan atau memisahkan kelas tutupan lahan secara lebih detail dibandingkan klasifikasi digital.
Keyword: interpretasi visual, korelasi, separabilitas, tutupan lahan, UAV

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: