Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Vital sign merupakan parameter fisiologis yang penting dalam melihat adanya gangguan pada tubuh seseorang. Maka dari itu kebutuhan peralatan dalam pemeriksaan vital sign sangat tinggi. Saat ini vital sign dapat diketahui dengan cara pemeriksaan non-contact. Pemeriksaan vital sign dengan non-contact dapat menggunakan Photoplethysmography (PPG). Saat ini PPG sendiri telah banyak dikembangkan agar dapat membaca keseluruhan vital sign seperti detak jantung, tekanan darah, dan juga konsenstrasi oksigen di dalam darah (SpO2). Pada penelitian ini dirancang pengembangan PPG dengan bantuan pencitraan dalam membaca vital sign. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset yang berasal dari pengukuran langsung yang telah dirancang agar dapat diproses menjadi sinyal Imaging Photoplethysmography (IPPG) yang baik. Dataset terdiri dari 13 orang laki-laki dan 17 orang perempuan. Dataset yang didapatkan akan dibagi menjadi beberapa scene yang kemudian diproses dalam metode yang diusungkan yaitu Discrete Fourier Transform (DFT) dan Deep Learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN). Hasil penelitian ini berupa nilai RMSE dan MAE dimana saat penggunaan DFT menghasilkan masing masing 3,39 dan 1,38 dan dengan metode CNN arsitektur PhysNet menghasilkan 8,2151 dan 2,5976 untuk detak jantung, 3,3311 dan 1,0534 untuk tekanan darah, serta 3,6044 dan 1,1398 untuk SpO2.

---

Vital sign is an important physiological parameter in seeing a disturbance in a person's body. Therefore the need for equipment in vital sign examination is very high. Currently vital signs can be identified with non-contact examination. Examination of vital signs with non-contact can use Photoplethysmography (PPG). Currently PPG itself has been developed a lot so that it can read all vital signs such as heart rate, blood pressure, and also the concentration of oxygen in the blood (SpO2). In this study, the development of PPG was designed with the help of imaging in reading vital signs. The dataset used in this study is a dataset derived from direct measurements that have been designed to be processed into a good Imaging Photoplethysmography (IPPG) signal. The dataset consists of 13 men and 17 women. The dataset obtained will be divided into several scenes which are then processed using the proposed method, namely the Discrete Fourier Transform (DFT) and Deep Learning, namely the Convolutional Neural Network (CNN). The results of this study are RMSE and MAE values where when using the DFT they produce 3.39 and 1.38 respectively and with the PhysNet architecture CNN method they produce 8.2151 and 2.5976 for heart rate, 3.3311 and 1.0534 for blood pressure , and 3.6044 and 1.1398 for SpO2."

"Beras merupakan makanan pokok mayoritas masyarakat Indonesia. Jika dibandingkan dengan konsumsi tahun 2019, konsumsi beras nasional meningkat sekitar 4,67 persen pada tahun 2021. Hal ini menunjukan bahwa setiap tahun konsumsi beras nasional akan meningkat karena seiring dengan pertumbuhan jumlah penduduk Indonesia. Sehingga dibutuhkan data produksi beras yang akurat dan tepat waktu untuk dapat menjaga ketersediaan stok beras nasional. Data citra satelit bisa menjadi alternatif untuk memprediksi produksi padi dikarenakan kekurangan yang dimiliki oleh metode survei yang dilakukan oleh BPS yaitu biaya yang cukup tinggi dan terdapat tenggang waktu diseminasi data. Gabungan citra SAR dan Optik dapat meningkatkan akurasi dari model yang dibangun. Selain itu penggunaan model deep learning memiliki akurasi yang lebih baik jika dibandingkan metode machine learning konvensional salah satunya kombinasi CNN dan Bi-LSTM yang mampu mengekstraksi fitur serta memiliki kemampuan untuk memodelkan data temporal dengan baik. Output yang diperoleh dengan menggunakan metode CNNBiLSTM untuk mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi, menghasilkan akurasi yang terbaik dengan nilai akurasi 79,57 pada data testing dan 98,20 pada data training serta F1-score 79,78. Dengan menggunakan kombinasi data citra sentinel 1 dan 2 akurasi dari model LSTM dapat ditingkatkan. Selanjutnya akurasi yang didapatkan untuk model regresi produktivitas padi masih kurang baik. Akurasi terbaik dihasilkan oleh model random forest dengan nilai MAPE 0.1336, dan RSME 0,6871.

---

Rice is the staple food of the majority of Indonesian people. When compared to consumption in 2019, national rice consumption will increase by around 4.67 percent in 2021. This shows that every year rice consumption will increase in line with the growth of Indonesia's population. So that accurate and timely rice production data is needed to be able to maintain the availability of national rice stocks. Satellite imagery data can be an alternative for predicting rice production due to the drawbacks of the survey method conducted by BPS, which relatively high cost and the time span for data dissemination. The combination of SAR and Optical images can increase the accuracy of the model built. In addition, the use of deep learning models has better accuracy when compared to classical machine learning methods, one of them is the combination of CNN and Bi-LSTM which are able to extract features and have the ability to model temporal data properly. The output obtained using the CNNBiLSTM method to classify rice growth phases, produces the best accuracy with an accuracy value of 79.57 on testing data and 98.20 on training data and an F1-score of 79.78. By using a combination of sentinel 1 and 2 image data, the accuracy of the LSTM model can be improved. Furthermore, the accuracy obtained for the rice production regression model is still not good. The best accuracy was produced by the random forest model with a MAPE value of 0.1336 and RSME of 0.6871."

"Penggunaan kecerdasan buatan berbasis Deep Learning untuk mendukung prediksi dan pengambilan keputusan sangat populer di banyak bidang. Salah satu bidang tersebut adalah di sektor kesehatan, terutama dalam pengobatan kanker. Banyak ahli onkologi radiasi dan fisikawan medis sedang melakukan penelitian yang menjanjikan dalam histologi dan stadium kanker, prediksi hasil, segmentasi otomatis, perencanaan perawatan, dan jaminan kualitas. Penelitian ini merupakan studi pendahuluan pengembangan dan perbandingan model deep learning yang berfungsi sebagai alat konversi dari nilai piksel citra Electronic Portal Imaging Device (EPID) ke dosis. Data diambil dari dua bidang radioterapi dengan teknik yang berbeda, yang pertama dosimetri transit pada Varian Unique 6MV foton dan dosimetri non-transit pada Varian Halcyon. Selanjutnya karena data yang tersedia hanya sedikit, data tersebut direproduksi dengan teknik augmentasi sehingga data tersebut cukup untuk menjadi data latih pada berbagai model deep learning, hasilnya divalidasi menggunakan indeks gamma 3%/3mm terhadap citra dosis hasil perencanaan dari TPS. Beberapa model deep learning telah berhasil dibuat yang dapat mengubah nilai piksel EPID menjadi distribusi dosis. Pada dosimetri transit telah berhasil dibuat model Convolutional Neural Network (CNN) dengan 6 layer dengan hasil validasi terbaik mencapai 92,40% ± 28,14%. sedangkan pada dosimetri non-transit, model terbaik mencapai tingkat kelulusan gamma indeks rata-rata 90,07 ± 4,96%. Validasi lebih lanjut dalam banyak kasus dan perbaikan perlu dilakukan untuk meningkatkan akurasi kemiripan dengan citra acuan dengan mempertimbangkan karakteristik yang terkandung dalam gambar EPID dan jumlah dataset.

---

The use of deep learning to support prediction and decision making is very popular in many areas. Many radiations oncologist and medical physicists are conducting promising research in cancer histology and staging, outcome prediction, automated segmentation, treatment planning, and quality assurance. This research is a preliminary study of the development and comparison of deep learning model that work as a conversion tool from the pixel value of Electronic Portal Imaging Device (EPID) images to dose. Data were taken from two radiotherapy plane with different techniques, the first was transit dosimetry on the Varian Unique 6MV Photon and the second non-transit dosimetry on the Varian Halcyon. Furthermore, due to limited of data source, the data was reproduced by augmentation techniques so that the data was sufficient to become training data on various deep learning models, the results were validated using a gamma index of 3%/3mm compared to the planned dose image from TPS. Several deep learning models has been successfully created that can convert the EPID pixel value into a dose distribution. In transit dosimetry, a Convolutional Neural Network (CNN) model with 6 layers has been successfully created with the best results from the validation reaching 92.40% ± 28.14%. while in non-transit dosimetry, the best model achieves an average gamma passing rate of 90.07 ± 4.96%. Further validation in many cases and improvements need to be made to increase the accuracy of similarity by considering the characteristics contained in the EPID image and the number of datasets."

"Pengukuran viskositas zat cair merupakan aspek penting dalam berbagai industri. Dalam mengukur viskositas suatu cairan umumnya menggunakan viskometer bola jatuh. Namun penggunaan viskometer bola jatuh memiliki kekurangan dalam ketelitian dalam menentukan kecepatan terminal bola ketika mencapai kedalaman tertentu. Dalam penelitian ini, penulis merancang pendekatan baru yang menggabungkan teknologi pengolahan video dengan metode deep learning, khususnya algoritma You Only Look Once (YOLO), untuk mengukur viskositas zat cair secara efisien dan akurat. Pendekatan ini memungkinkan pengukuran viskositas dilakukan dengan menggunakan kamera sederhana, yang secara otomatis menganalisis pergerakan jatuhnya kelereng dalam suatu fluida. Penulis melatih model deep learning menggunakan dataset video jatuhnya bola pada suatu cairan yang diambil secara langsung menggunakan kamera smartphone, dan menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu menghasilkan pengukuran viskositas yang akurat dengan waktu perhitungan yang lebih cepat dibandingkan menggunakan viskometer bola jatuh. Hasil percobaan menunjukkan bahwa model YOLO mampu mendeteksi 11 objek dari total 25 gambar dengan presisi 0,99 dan konsistensi tinggi (mAP50-95 sebesar 0,86). Model ini efektif dalam mendeteksi jatuhnya kelereng, dengan waktu pemrosesan per gambar yang cepat. Meskipun beberapa frame tidak terdeteksi, model menunjukkan akurasi tinggi dalam memprediksi viskositas dengan MAE sebesar 0,13, menjadikannya andal dan efisien untuk pengukuran viskositas dalam aplikasi industri dan laboratorium.

---

Viscosity measurement of liquid substances is an important aspect in various industries. The traditional method of measuring viscosity is by using a falling ball viscometer. However, this method has limitations in accurately determining the terminal velocity of the ball at a certain depth. In this research, the author designed a new approach that combines video processing technology with deep learning methods, specifically the You Only Look Once (YOLO) algorithm, to measure the viscosity of liquid substances efficiently and accurately. This approach allows viscosity measurement to be done using a simple camera, which automatically analyzes the movement of a marble falling in a fluid. The author trained a deep learning model using video datasets of the falling ball in a liquid captured directly using a smartphone camera, and demonstrated that this approach can produce accurate viscosity measurements with faster calculation time compared to using a falling ball viscometer. The experimental results demonstrated that the YOLO model accurately detected 11 objects out of 25 images with a precision of 0,99 and a consistent mAP50-95 score of 0,86. Applied to 7 video frames, it processed images quickly with times of 1,9 ms for preprocessing, 45,7 ms for inference, and 0,6 ms for post-processing. Despite some frames missing detections, the model achieved a high accuracy in predicting viscosity with a Mean Absolute Error (MAE) of 0,13, making it reliable for various industrial and laboratory applications."

"Pengukuran viskositas zat cair merupakan aspek penting dalam berbagai industri. Dalam mengukur viskositas suatu cairan umumnya menggunakan viskometer bola jatuh. Namun penggunaan viskometer bola jatuh memiliki kekurangan dalam ketelitian dalam menentukan kecepatan terminal bola ketika mencapai kedalaman tertentu. Dalam penelitian ini, penulis merancang pendekatan baru yang menggabungkan teknologi pengolahan video dengan metode deep learning, khususnya algoritma You Only Look Once (YOLO), untuk mengukur viskositas zat cair secara efisien dan akurat. Pendekatan ini memungkinkan pengukuran viskositas dilakukan dengan menggunakan kamera sederhana, yang secara otomatis menganalisis pergerakan jatuhnya kelereng dalam suatu fluida. Penulis melatih model deep learning menggunakan dataset video jatuhnya bola pada suatu cairan yang diambil secara langsung menggunakan kamera smartphone, dan menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu menghasilkan pengukuran viskositas yang akurat dengan waktu perhitungan yang lebih cepat dibandingkan menggunakan viskometer bola jatuh. Hasil percobaan menunjukkan bahwa model YOLO mampu mendeteksi 11 objek dari total 25 gambar dengan presisi 0,99 dan konsistensi tinggi (mAP50-95 sebesar 0,86). Model ini efektif dalam mendeteksi jatuhnya kelereng, dengan waktu pemrosesan per gambar yang cepat. Meskipun beberapa frame tidak terdeteksi, model menunjukkan akurasi tinggi dalam memprediksi viskositas dengan MAE sebesar 0,13, menjadikannya andal dan efisien untuk pengukuran viskositas dalam aplikasi industri dan laboratorium.

---

Viscosity measurement of liquid substances is an important aspect in various industries. The traditional method of measuring viscosity is by using a falling ball viscometer. However, this method has limitations in accurately determining the terminal velocity of the ball at a certain depth. In this research, the author designed a new approach that combines video processing technology with deep learning methods, specifically the You Only Look Once (YOLO) algorithm, to measure the viscosity of liquid substances efficiently and accurately. This approach allows viscosity measurement to be done using a simple camera, which automatically analyzes the movement of a marble falling in a fluid. The author trained a deep learning model using video datasets of the falling ball in a liquid captured directly using a smartphone camera, and demonstrated that this approach can produce accurate viscosity measurements with faster calculation time compared to using a falling ball viscometer. The experimental results demonstrated that the YOLO model accurately detected 11 objects out of 25 images with a precision of 0,99 and a consistent mAP50-95 score of 0,86. Applied to 7 video frames, it processed images quickly with times of 1,9 ms for preprocessing, 45,7 ms for inference, and 0,6 ms for post-processing. Despite some frames missing detections, the model achieved a high accuracy in predicting viscosity with a Mean Absolute Error (MAE) of 0,13, making it reliable for various industrial and laboratory applications."

"Analisis sentimen merupakan bidang studi yang menganalisis pendapat seseorang terhadap suatu entitas untuk mencari polaritas sentimennya. Potensi manfaat yang besar didukung dengan ketersediaan data teks beropini yang melimpah di internet memicu dikembangkannya model yang mampu melakukan analisis sentimen secara otomatis dan seakurat mungkin. Dua diantaranya adalah Long Short-Term Memory (LSTM) dan Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan arsitektur deep learning. LSTM digunakan karena dapat menangkap aliran informasi pada kalimat, sedangkan CNN digunakan karena kemampuannya dalam mengekstrak fitur penting dari tiap penggalan kalimat atau region. Kedua model ini dapat digabungkan menjadi model gabungan LSTM-CNN yang telah terbukti mampu meningkatkan akurasi model. Penelitian ini kemudian akan mengajukan modifikasi pada model gabungan LSTM-CNN dengan mengganti LSTM menjadi Bidirectional LSTM (BiLSTM) dan CNN menjadi CNN Multi Region Size CNNMRS sehingga terbentuk tiga model modifikasi yaitu BiLSTM-CNN, LSTM-CNNMRS, dan BiLSTM-CNNMRS. Implementasi model, baik untuk model gabungan LSTM-CNN standar maupun model modifikasi, dilakukan pada data tweets berbahasa Indonesia. Hasilnya, didapatkan kesimpulan bahwa penggunaan BiLSTM untuk menggantikan LSTM pada model gabungan LSTM CNN tidak meningkatkan akurasi dari model. Hal berbeda didapatkan dari penggunaan CNNMRS untuk menggantikan CNN yang memberikan peningkatan akurasi pada model."

"Legal reasoning merupakan metode yang digunakan untuk menerapkan aturan atau Undang-Undang terhadap fakta yang dimiliki dengan tujuan untuk memperoleh argumentasi hukum. Salah satu metode legal reasoning adalah dengan penalaran induktif, yaitu didasarkan pada kasus-kasus terdahulu. Mahkamah Agung di Indonesia melalui situs Direktori Putusan Pengadilan, yang menyediakan dokumen hasil proses pengadilan yang saat ini menampung jumlah dokumen yang sangat besar. Kumpulan dokumen tersebut dapat dimanfaatkan untuk melakukan aktivitas legal reasoning, seperti klasifikasi jenis tindak pidana (criminal offense). Pada penelitian ini, penulis mengusulkan metode deep learning untuk mengklasifikasikan jenis tindak pidana. Hal ini dapat berguna untuk memberikan efisiensi dan referensi kepada praktisi hukum maupun memudahkan masyarakat untuk memahami dasar hukum dari suatu kasus. Secara spesifik, salah satu rancangan model yang diusulkan adalah dengan penerapan model LEAM (Label Embedding Attentive Model) dengan penambahan sejumlah keyword pada label embedding. Model ini secara konsisten memberikan performa yang baik dalam eksperimen, termasuk pada imbalanced dataset dengan perolehan f1-score 68%.

---

Legal reasoning is a sequence of activities to identify law rules and obtain legal arguments. One of the method in legal reasoning is by using inductive reasoning, which analyzes previous decided cases. Indonesia’s Supreme Court stores the court decision documents online in a large sum. These collections can be utilized to perform legal reasoning, where in this research we focus on the classification of criminal offense. We performed pre-processing tasks including conversion of document to text and cleaning text. We then compared deep learning models, such as LSTM, BiLSTM, CNN+LSTM, and LEAM (Label Embedding Attentive Model). Instead of using only the label name in LEAM, we also carried out experiments by adding related keywords for each label. The LEAM model with additional keywords obtained the best result in an imbalanced dataset with 68% macro average f1-score."

"Kemajuan umat manusia dalam penerbangan modern sangat bergantung pada kemampuan untuk melakukan pemodelan sistem idenifikasi penerbangan dari suatu wahana pernerbangan. Pemodelan suatu sistem identifikasi penerbangan bergantung dengan tingkat kualitas dan kuantitas dari data simulasi yang digunakan untuk mendapatkan pendekatan situasi dan kondisi penerbangan aktual yang seakurat mungkin. Akurasi dan presisi dari data simulasi yang digunakan dalam pemodelan sistem penerbangan akan mempengaruhi hasil algoritma yang digunakan dalam sistem identifikasi. Dalam pencapaian kualitas data tersebut, digunakanlah perangkat lunak X-Plane yang berfungsi sebagai simulator penerbangan ultra-realistis yang menyuplai set data yang memungkinkan pembelajaran mesin dari algoritma berbasis komputer. Data pembelajaran pesawat terbang terdiri dari attitude orientasi pesawat. Data yang diperoleh dari simulator tersebut akan diproseskan menggunakan metode preprocessing, sehingga layak digunakan untuk pelatihan sistem identifikasi. Suatu algoritma artificial neural network diterapkan untuk mengidentifikasi sistem pesawat dengan mempelajari dataset yang disebutkan di atas, yang kemudian akan digunakan dalam pengembangan perancangan sistem kontrol. Algoritma artificial neural network yang dirancang dalam penelitian ini telah menunjukkan keberhasilan dalam sistem identifikasi untuk sistem penerbangan pesawat, dan siap digunakan dalam percobaan dan pengujian sistem kontrol pada pesawat.

---

Humanitys progress in modern aviation is very dependent on the ability to model the flight identification system of a flight vehicle. Modeling a flight identification system depends on the quality and quantity of simulation data used to get the most accurate representation of the actual flight situation and condition. The accuracy and precision of the simulation data used in the flight system modeling will affect the results of the algorithm used in the identification system. In achieving this data quality, X-Plane software is used which functions as an ultra realistic flight simulator that supplies data sets that enable machine learning from computer based algorithms. Airplane learning data consists of airplane orientation attitude. Data obtained from the simulator will be processed using the preprocessing method, so it is feasible to use for identification system training. An artificial neural network algorithm is applied to identify aircraft systems by studying the dataset mentioned above, which will then be used in the development of control system design. The artificial neural network algorithm designed in this study has shown success in the identification system for aircraft flight systems, and is ready to be used in the testing and testing of control systems on aircraft."

"Fatik menjadi salah satu indikator utama yang menjadi perhatian pada penggunaan paduan alumunium sebagai aplikasi struktural pesawat terbang, dimana sebanyak lebih dari 50% kecelakaan dirgantara disebabkan oleh kegagalan fatik material. Metode eksperimental trial and error untuk mendesain material memerlukan waktu panjang, biaya tinggi, serta efisiensi penelitian yang dipengaruhi oleh intuisi dan keberuntungan dari peneliti menimbulkan urgensi pendekatan lain dalam penelitian mekanika material. Penelitian mekanika material berbasis Pembelajaran Mesin (PM) dapat memanfaatkan data-data eksperimen dan penelitian terdahulu, sehingga dapat memangkas biaya dan waktu penelitian. Pada penelitian ini telah berhasil dikembangkan dua model deep learning yang mampu memetakan dengan baik hubungan antara data paduan alumunium dengan sifat fatik yang dihasilkan. Model dibuat dengan arsitektur Deep Neural Network menggunakan TensorFlow. Model S2P (Structure to Performance) dapat memprediksi performa fatik suatu paduan alumunium dari data komposisi, perlakuan panas, sifat mekanis, dan pembebanan fatik yang diterima. Model P2S (Performance to Structure) dapat memprediksi komposisi paduan alumunium yang dapat memenuhi performa fatik yang diharapkan. Kedua model menghasilkan performa baik berdasarkan pada metrik penilaian R2, yaitu senilai 0,92 untuk model S2P dan 0,96 untuk model P2S. Formula matematika sifat mekanis dan sifat fatik paduan alumunium dibuat sebagai fungsi dari variabel unsur paduan dan perlakuan panas. Pengembangan model deep learning prediksi sifat paduan alumunium berbasis fitur atomik menunjukkan bahwa total elektronegatifitas berpengaruh besar terhadap sifat mekanis dan sifat fatik.

---

Fatigue is one of the main concern of the utilization of aluminum alloys as aircraft structural applications, since more than 50% of aerospace accidents are caused by material fatigue failure. The experimental trial and error method for designing materials requires long time and high costs. Research efficiency is also influenced by intuition and luck of the researcher. These condition raises the urgency of other approaches in material mechanics research. Machine Learning (ML) based material mechanics research can take advantage of experimental data and previous research, which ables reduce research costs and time. In this research, two deep learning models have been successfully developed. The models are able to map the relationship between aluminum alloy data and the resulting fatigue properties. The model is built on a fully connected Deep Neural Network architecture using TensorFlow. The S2P (Structure to Performance) model can predict the fatigue performance of an aluminum alloy from the data of composition, heat treatment, mechanical properties, and fatigue loading condition. The P2S (Performance to Structure) model can predict the composition of aluminum alloys that can meet the expected fatigue performance. Both models produce good performance based on the R2 scoring metric, which is 0.92 for the S2P model and 0.96 for the P2S model. Mathematical formulas for mechanical properties and fatigue properties of alloys are made as a function of alloying and heat treatment variables. The development of atomic feature based deep learning model shows that the total electronegativity has a large impact on the mechanical properties and fatigue properties."

"Dalam rangka melakukan pengendalian alih fungsi lahan pertanian diperlukan kuantifikasi luas dan sebaran lahan sawah, dimana salah satu metode yang efisien dalam pemetaan lahan baku sawah di wilayah tropis adalah dengan melakukan proses klasifikasi lahan baku sawah menggunakan data multitemporal dari citra Synthetic Aperture Radar (SAR). Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk melakukan kajian spasiotemporal perubahan lahan sawah di Kabupaten Indramayu berdasarkan lahan baku sawah tahunan yang diperoleh dari hasil pemanfaatan algoritma Deep Learning, yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) untuk melakukan klasifikasi biner sawah dan non-sawah pada data SAR multitemporal dari satelit Sentinel-1. Akurasi hasil dari klasifikasi LSTM dievaluasi terhadap hasil observasi lapangan tahun 2021 sebagai tolok ukurnya, dengan metode klasifikasi tersupervisi lainnya, yaitu Support Vector Machine dan Random Forest, sebagai pembanding. Model LSTM yang didapatkan dalam penelitian ini selanjutnya dipakai untuk melakukan proses klasifikasi data lahan baku sawah tahunan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma LSTM memberikan akurasi klasifikasi tertinggi dibandingkan algoritma SVM dan RF. Kajian spasiotemporal tutupan lahan sawah pada kurun waktu tahun 2017 hingga 2021 menunjukkan bahwa terjadi fluktuasi luasan dan sebaran lahan sawah tiap tahun, dengan tingkat perubahan terbesar pada Kecamatan Tukdana dan Kecamatan Kandanghaur. Berdasarkan kajian literatur sekunder, penambahan lahan sawah yang terkonsentrasi di Kecamatan Tukdana diperkirakan merupakan akibat dari penjarahan lahan perkebunan tebu oleh warga, sedangkan pengurangan lahan sawah yang terkonsentrasi di Kecamatan Kandanghaur diperkirakan merupakan akibat banjir rob yang berkepanjangan.

---

In order to manage the conversion of agricultural land, it is necessary to quantify the area and distribution of rice fields, where one of the efficient methods in mapping raw rice fields in the tropics is to carry out the process of classifying raw rice fields using multitemporal data from Synthetic Aperture Radar (SAR) images. The main objective of this research is to conduct a spatiotemporal study of changes in paddy fields in Indramayu Regency based on annual rice field map obtained from the use of the Deep Learning algorithm, namely Long Short-Term Memory (LSTM) to perform a binary classification of rice fields and non-rice fields on the data. Multitemporal SAR from the Sentinel-1 satellite. The accuracy of the results of the LSTM classification is evaluated against the results of field observations in 2021 as a benchmark, with other supervised classification methods, namely Support Vector Machine and Random Forest, for comparison. The LSTM model obtained in this study is then used to carry out the process of classifying the annual raw land data for rice fields. The results showed that the LSTM algorithm gave the highest classification accuracy compared to the SVM and RF algorithms. The spatiotemporal study of paddy field cover in the period 2017 to 2021 shows that there are fluctuations in the area and distribution of paddy fields every year, with the largest changes in Tukdana and Kandanghaur sub-districts. Based on a secondary literature review, the addition of rice fields concentrated in Tukdana District is estimated to be the result of looting of sugarcane plantations by residents, while the reduction of rice fields concentrated in Kandanghaur District is estimated to be the result of prolonged tidal flooding."