Judul: Identifikasi dan Sebaran Potensi Tanaman Kopi pada Kebun Campuran melalui Mosaik Citra SPOT
Abstrak: Kopi merupakan salah satu komoditas ekspor dunia yang berperan penting di negara berkembang, sebagai penghasil devisa ataupun mata pencaharian rakyatnya. Perkembangan kinerja ekspor kopi Indonesia pada tahun 2012 - 2016 mengalami fluktuasi yang ditunjukkan oleh nilai dan volume ekspor tertinggi sebesar 97.3 juta USD dan 33.9 ribu ton pada tahun 2015, sehingga devisa ekspor jenis kopi olahan mengalami kenaikan sebesar 8% dengan nilai 356.79 juta USD. Penelitian terkait pemetaan kopi di Indonesia tergolong minim karena umumnya kopi ditanam pada kebun campuran sehingga relatif sulit untuk dianalisis secara visual dan spektral sehingga perlu adanya upaya sistematis dalam memetakan kopi dari data penginderaan jauh. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi tanaman kopi melalui Citra SPOT yang didukung oleh Google Earth, menganalisis potensi sebaran tanaman kopi pada kebun campuran, dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi produktivitas tanaman kopi di kecamatan Saketi. Pengambilan sampel untuk identifikasi tanaman kopi berdasarkan land unit dengan intensitas sampling (IS) sebesar 10% serta wawancara kepada 32 responden. Tanaman kopi diidentifikasi menggunakan pedekatan kerapatan kanopi tanaman penaung. Potensi sebaran tanaman kopi dihitung dengan Average Nearest Neighbor (ANN) dan interpolasi dengan Inverse Distance Weighted (IDW). ANN merupakan analisis untuk menghitung jarak antar titik ke titik terdekatnya (uji R). Besarnya R menunjukkan bentuk pola spasial. IDW adalah metode interpolasi permukaan dengan prinsip titik input dapat berupa tersebar acak atau merata. Produktivitas dianalisis menggunakan multiple regression dengan pengelolaan pra hingga pasca panen tanaman kopi serta faktor lingkungan sebagai variabel bebas. Hasil penelitian menunjukkan kopi relatif sulit dilihat langsung melalui citra karena tertutupi oleh kanopi tanaman penaung sehingga untuk mengidentifikasi tanaman kopi dilakukan pendekatan berdasarkan kerapatan tanaman penaung. Gambaran dari kerapatan tanaman penaung menunjukkan karakteristik lahan kopi dan ketersediaannya yang dikategorikan menjadi dua yaitu, tanaman kopi pada kebun campuran sedikit (<10 tanaman kopi) dan banyak (>10 tanaman kopi). Kategori kebun campuran dengan tanaman kopi sedikit ditunjukkan oleh tanaman penaung yang jarang yaitu, bambu, jati, dan mahoni. Kategori kebun campuran dengan tanaman kopi banyak ditunjukkan oleh tanaman penaung yang rapat yaitu, kelapa, melinjo, dan sengon. Berdasarkan analisis pola sebaran spasial, tanaman kopi di Kecamatan Saketi yaitu, mengelompok (clustered) dengan nilai R 0.4 dan 0.6. Potensi sebaran tanaman kopi dipengaruhi oleh faktor lingkungan yaitu, bentuklahan dan lereng. Potensi sebaran tanaman kopi dengan interpolasi IDW menunjukkan informasi gambaran sesuai di lapang. Berdasarkan analisis regresi, variabel yang berpengaruh besar terhadap produktivitas adalah penyiangan gulma, asal bibit, dan bentuklahan.
Keyword: Identifikasi, kanopi, kopi, pola spasial, produktivitas

Judul: Identifikasi Tanaman Kopi di Provinsi Sumatera Utara Berbasis  Metode Machine Learning Naïve Bayes dan CART dengan Citra  Satelit Landsat-8
Abstrak: Kopi adalah salah satu komoditas perkebunan yang memegang peranan cukup penting dalam perekonomian Indonesia yang berkontribusi pada kinerja perdagangan dan peningkatan nilai tambah. Mengacu dengan data Badan Pusat Statistika (BPS), data luas kopi masih terdapat perbedaan antara data BPS Provinsi dengan Kabupaten. Sehingga dilakukan identifikasi dan pemetaan tanaman kopi dengan menggunakan metode yang lebih objektif seperti remote sensing dengan citra satelit yang tersedia di platform Google Earth Engine. Pada penelitian ini proses identifikasi dilakukan dengan menggunakan machine learning dengan algoritma naïve bayes dan Classification and Regression Tree (CART) ditambah pengolahan dari citra satelit dan predictors yang mampu mengidentifikasi karakteristik kopi. Analisis trial and error menunjukkan predictors utama yang berkontribusi besar dalam membedakan karakteristik tanaman kopi adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Forest Canopy Density (FCD) dan elevasi. Identifikasi tanaman kopi dengan machine learning naïve bayes dan CART mendapatkan hasil underestimated dan overestimated, masing-masing metode menghasilkan sebesar 28,9% dan 14% dari data BPS provinsi. Hasil akurasi untuk tanaman kopi dengan metode naïve bayes untuk akurasi training sebesar 43% dan validasi sebesar 0% sedangkan metode CART untuk akurasi training sebesar 68,75% dan validasi sebesar 75%.
Keyword: Coffee, Identification, Machine Learning, Remote Sensing, Google Earth Engine

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: