Judul: Implementation of CTGAN Algorithm (Conditional Tabular Generative Adversarial Network) in Handling Imbalanced Multispectral Image Data for Land Fertility Classification
Abstrak: Masalah ketidakseimbangan data sering kali terjadi ketika melakukan pengumpulan dan pengambilan data. Proses pengambilan data pada lahan sawah sering menghadapi masalah ketidakseimbangan data akibat kondisi tanaman padi yang tidak merata pada lahan tersebut. Distribusi data yang tidak seimbang akan sangat mempengaruhi kinerja sebuah algoritma machine learning ketika dilakukan pelatihan model. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, masalah tersebut akan diatasi dengan teknik oversampling menggunakan algoritme CTGAN (Conditional Tabular Generative Adversarial Network). Penerapan CTGAN menunjukkan hasil yang baik dalam mengklasifikasikan kondisi kebutuhan pupuk tanaman padi. Dibandingkan dengan model machine learning yang belum diterapkan CTGAN, performa hasil klasifikasi pada model yang telah diterapkan CTGAN mengalami peningkatan sebesar 36.6%. Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa data sintetis yang dihasilkan oleh model CTGAN telah mampu mereplika pola dan karakteristik dari data asli untuk memperbanyak data minoritas.
Keyword: CTGAN, data sintetis, ketidakseimbangan data, klasifikasi, machine learning

Judul: Classification of Paddy Growth Phase Based on Landsat-8 Image with Convolutional Neural Network Algorithm
Abstrak: Salah satu komponen yang terkait dengan isu ketahanan pangan adalah penyediaan data pertanian. Pada tahun 2018, surplus produksi beras mencapai 2,80 juta ton tetapi pada saat yang sama impor beras mencapai 2,25 juta ton. Overestimasi pada data produksi padi dapat bersumber dari data produktivitas dan luas panen. Hal ini mendorong adanya upaya pemantauan fase pertumbuhan padi agar dapat memprediksi produksi beras dengan lebih akurat. Salah satu instansi pemerintahan yang melakukan pemantauan fase tumbuh padi, khususnya panen adalah BPS dengan metode kerangka sampel area (KSA). Kelemahan dari metode ini adalah membutuhkan biaya yang besar dan waktu yang lama karena harus mengamati titik sampel pada lahan sawah setiap bulannya. Penggunaan citra resolusi tinggi dapat menjelaskan informasi yang lebih detail mengenai lahan sawah yang memiliki fase tumbuh berbeda-beda. Jadi, pengamatan pada titik KSA tidak perlu dilakukan setiap bulan. Penelitian ini mengusulkan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi area sawah PT. Sang Hyang Seri berdasarkan citra Landsat-8 selama periode November 2015 – Maret 2017. Eksperimen dilakukan terhadap hyperparameter epoch untuk mendapatkan akurasi yang optimal. Eksperimen tersebut dilakukan 3 tahap. Tahap 1 menggunakan 10 epoch, tahap 2 menggunakan 30 epoch dan tahap 3 menggunakan 50 epoch. Evaluasi model klasifikasi menggunakan confusion matrix. Penelitian ini juga membandingkan hasil dari penelitian sebelumnya yang menggunakan metode multiclass rotation forest. Hasil penelitian menunjukkan akurasi model CNN semakin tinggi dan kesalahan klasifikasi akan semakin berkurang jika menggunakan nilai epoch yang besar. Akurasi terbaik didapatkan sebesar 80,37% untuk 50 epoch. Berdasarkan confusion matrix pada 50 epoch, didapatkan nilai sensitivitas sebesar 78,50%, spesifisitas sebesar 90,35% dan nilai kappa sebesar 0,68. Hasil perbandingan metode CNN dengan multiclass rotation forest diperoleh hasil bahwa model CNN lebih baik digunakan untuk mengklasifikasikan fase tumbuh padi pada area sawah PT. Sang Hyang Seri. Hal ini dapat dibuktikan dengan nilai geometric mean model CNN sebesar 83,04 lebih tinggi dibandingkan dengan model multiclass rotation forest dengan interaksi antar peubah band sebesar 81,19 ataupun model rotation forest tanpa interaksi sebesar 78,26.
Keyword: Landsat-8, Epoch, Convolutional Neural Network, Akurasi

Judul: Penyelesaian Numerik Persamaan Schrödinger untuk Molekul BaO dan SrO Menggunakan Model Potensial Morse
Abstrak: Morse potential is a potential model used to describe the behavior of a molecular vibration between atoms. This study aimed to obtain the value of the dissociation energy, the energy eigenvalues of each energy level, and describe the shape of the wave function of the molecule BaO and SrO on the vibrational state. Dissociation energy is calculated by adding the experimental dissociation energy and the ground state energy eigenvalues. Calculating the energy eigenvalues of the energy levels 0 to 4 using shooting method integrated with Numerov and Runge-Kutta method. Energy eigenvalues of each levels that calculated numerically having accuracy of 100% compared with the calculated analytically. The profil of wave functions accurately show the corresponding states and their normalized wavefunctions.
Keyword: SrO, Morse potential, energy eigenvalues, dissociation energy, BaO