Judul: Klasifikasi Lahan Pertanian Jagung Menggunakan Machine Learning Berdasarkan Data Citra Landsat-8
Abstrak: Jagung merupakan salah satu komoditas pertanian yang strategis. Penyediaan data statistik tanaman jagung yang tepat waktu dan berkualitas memegang peranan yang penting dalam mendukung para pembuat kebijakan di Indonesia. Salah satu data strategis yang dibutuhkan ialah data luas panen jagung. Badan Pusat Statistik (BPS) telah berupaya memperbaiki kualitas data luas panen jagung melalui melalui survei Kerangka Sampel Area (KSA) dengan mengamati kondisi tutupan lahan titik sampel setiap bulan. KSA memiliki kualitas estimasi yang tinggi, namun memiliki kekurangan dari sisi biaya yang tinggi. Penelitian ini menawarkan metode alternatif untuk membantu dalam mengatasi keterbatasan KSA dengan memanfaatkan data penginderaan jauh satelit Landsat-8 dan menggunakan teknik machine learning untuk klasifikasi tutupan lahan jagung. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model terbaik dalam melakukan identifikasi lahan pertanian jagung dan klasifikasi fase pertumbuhan jagung, serta melakukan pemetaan lahan potensi pertanian jagung berdasarkan model terbaik. Data yang digunakan untuk membangun model ialah data citra Landsat-8 periode Januari 2019 sampai Desember 2019, serta data hasil KSA 2019 di Kabupaten Jember, Tuban, dan Sumenep. Fitur pemodelan yang diujicobakan ialah sebanyak 300 fitur yang diturunkan dari 10 indeks spektral dan 15 normalisasi band. Metode machine learning yang digunakan yaitu random forest dan SVM dengan teknik penyeimbangan data SMOTE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan dua tahap klasifikasi tanaman jagung menghasilkan model random forest dengan metode SMOTE sebagai model terbaik. Pemodelan tahap pertama yang mengidentifikasi lahan pertanian jagung memperoleh rataan nilai akurasi dan Kappa sebesar 80,76% dan 65,25%. Sedangkan pemodelan tahap kedua yang mengklasifikasikan lima fase pertumbuhan jagung memperoleh rataan nilai akurasi dan Kappa sebesar 69,39% dan 59,37%. Hal ini menunjukkan bahwa membedakan lahan pertanian jagung dari lahan lainnya lebih mudah dibandingkan membedakan lahan jagung berdasarkan fase pertumbuhannya. Kemiripan pola indeks spektral antar fase tumbuh menyebabkan kesulitan membedakan kelas fase pertumbuhan jagung. Pengaplikasian model dalam mengklasifikasikan tutupan lahan dijadikan dasar dalam melakukan pemetaan lahan potensi pertanian jagung di Kabupaten Tuban. Terdapat lima prediksi potensi lahan jagung yang diusulkan pada penelitian ini, yaitu lahan yang berpotensi tinggi, berpotensi sedang, berpotensi rendah, berpotensi sangat rendah, dan lahan yang tidak berpotensi sebagai lahan pertanian jagung. Hasil menunjukkan bahwa sekitar 72,301% lahan di Kabupaten Tuban diprediksi sebagai lahan berpotensi tinggi hingga sangat rendah, 27,690% diprediksi tidak berpotensi jagung, sedangkan sisanya tidak terdapat informasi. Hasil validasi menggunakan titik subsegmen KSA 2019 menunjukkan bahwa sebanyak 94,73% titik dapat diprediksi dengan benar sebagai lahan potensi jagung., Maize is one of the strategic agricultural commodities. The timely and quality of the maize statistics data plays an essential role in assisting policymakers in Indonesia. One of the strategic data is data on maize harvested area. Statistics Indonesia (BPS) has attempted to improve the quality of data on maize harvested area through the area sampling frame survey (Kerangka Sampel Area/KSA) by observing the land cover at sample points monthly. KSA has high estimation quality but has disadvantages in terms of high costs. This study offers an alternative method to overcome the limitations of KSA by utilizing remote sensing data from the Landsat-8 satellite and using machine learning techniques for maize land cover classification. This study aims to obtain the best model for identifying maize
Keyword: KSA, Landsat-8, Machine learning, Maize, SMOTE

Judul: Machine Learning Modeling of Satellite Imagery Data for Predicting Paddy Growth Phases
Abstrak: Padi memegang peranan penting bagi masyarakat Indonesia. Data padi yang akurat dapat membantu pemerintah dalam menyusun perencanaan, mengeksekusi program, dan membuat keputusan yang tepat. Saat BPS menyediakan data padi berdasarkan metode Kerangka Sampel Area (KSA), masih ada masalah di titik sampel KSA yang nilai pengamatannya tidak tercatat oleh petugas survei. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun model klasifikasi terbaik untuk menduga data KSA padi yang tidak terdata tersebut. Labelnya yaitu data KSA padi Kabupaten Serang tahun 2018 sedangkan fiturnya berasal dari citra satelit Landsat-8 dan Sentinel-2. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui fitur mana yang lebih baik antara berbasis kombinasi citra Landsat-8 dan Sentinel-2 atau berbasis citra Landsat-8 saja. Performa dari dua teknik machine learning, random forest dan Support Vector Machine (SVM), juga akan diperbandingkan. Pada penelitian ini, dibangun model klasifikasi 2 tahap. Model klasifikasi tahap 1 bertujuan untuk mengidentifikasi sawah padi. Kelasnya yaitu sawah padi, sawah bukan padi, dan bukan sawah. Model klasifikasi tahap 2 bertujuan untuk mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi. Kelasnya terdiri atas vegetatif awal, vegetatif akhir, generatif, panen, persiapan lahan, dan puso. Data dibagi menjadi data uji dan data latih. Data latih adalah data dari bulan Januari sampai September 2018 dan Data uji adalah data dari bulan Oktober sampai Desember 2018. Permasalahan ketidakseimbangan kelas ditangani dengan teknik SMOTE+TL. Sebelum model klasifikasi terbentuk, 1239 fitur dibangkitkan pada feature engineering. Jumlah tersebut diperoleh dari agregasi 18 indeks spektral Sentinel-2 dengan 38 jenis agregasi dan 15 indeks spektral Landsat-8 dengan 37 jenis agregasi. Proses seleksi fitur pada klasifikasi 2 tahap saling bebas sehingga memungkinkan model klasifikasi tahap 1 dan tahap 2 memiliki fitur yang berbeda. Fitur dipilih menggunakan teknik stepwise forward selection and backward elimination yang memaksimalkan nilai MCC model. Indeks spektral pembentuk fitur tidak boleh ada yang saling berkorelasi kuat untuk menghindari overfitting pada model. Fitur terseleksi digunakan untuk membangun model RFL8, RFL8S2, SVML8, SVML8S2 baik pada klasifikasi tahap 1 maupun tahap 2. Inisial RF atau SVM pada nama model artinya model tersebut menggunakan metode random forest atau Support Vector Machine. Inisial L8 atau L8S2 artinya fiturnya dari Landsat-8 saja atau kombinasi antara Landsat-8 dan Sentinel-2. Model dengan MCC yang tertinggi dipilih sebagai model terbaik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model RFL8S2 merupakan model klasifikasi terbaik untuk tahap 1 dan tahap 2. Pada kasus ini, metode random forest mengungguli SVM pada 2 tahap klasifikasi tersebut. Penambahan fitur berbasis citra Sentinel-2 ke model klasifikasi fase pertumbuhan padi dengan fitur berbasis citra Landsat-8 meningkatkan MCC sebesar 6%. Pada klasifikasi tahap 1, performa model RFL8S2 dalam memprediksi sawah padi, sawah bukan padi, dan bukan sawah memiliki akurasi 0,95 dan MCC 0,84. Pada klasifikasi tahap 2, performa model RFL8S2 dalam memprediksi fase pertumbuhan padi memiliki akurasi 0,87 dan MCC 0,73. Namun, model masih kesulitan dalam memprediksi kelas persiapan lahan dan puso. Kesulitan tersebut disebabkan oleh kurangnya sampel di kelas-kelas tersebut dan kesamaan bentuk fisiknya dengan kelas lain. Hasil dari proses pengujian menunjukkan bahwa model klasifikasi 2 tahap RFL8S2 memiliki kinerja yang baik dalam mengestimasi kelas asli dari data KSA. Dengan akurasi global 0,84, model dapat memprediksi 84% data uji sesuai dengan kelas aktualnya. Sebagian besar
Keyword: Area Sampling Frame, Landsat-8, paddy growth phases classification, Sentinel-2

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: