Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
This book describes the state of the art in the field of bioanalytical nano- and microsystems with optical functionality. In 12 chapters show how various optical technologies have been miniaturized and integrated over the last few decades in order to be combined with nano- and microsystems for applications in the life sciences. The main detection and characterization technologies are introduced, and examples of the superiority of these integrated approaches compared to traditional ones are provided.

Abstrak :
Padi mempunyai peran penting dalam menjamin ketahanan pangan di Indonesia, sehingga penelitian terkait lahan sawah sangat penting. Identifikasi lahan sawah dari data penginderaan jauh dengan akurasi yang tinggi di wilayah tropik Indonesia merupakan tantangan penelitian. Metode yang paling akurat untuk identifikasi lahan sawah adalah dengan menggunakan pendekatan fenologi dan integrasi data multi-sumber. Namun, pendekatan ini tidak mempertimbangkan karakteristik spektral dan temporal yang rinci. Penelitian ini mengusulkan penggabungan semua fitur spektral dan fitur temporal yang rinci dengan mempertimbangkan periode musim tanam padi dari data sensor optik Sentinel-2 dan sensor SAR Sentinel-1 dengan tujuan mendapatkan klasifikasi lahan sawah dengan akurasi tinggi. Metode identifikasi lahan sawah dalam penelitian ini meliputi pengolahan awal, ekstraksi fitur temporal dengan kuantil rinci, seleksi fitur spektro-temporal dengan menggunakan Leave-One-Out (LOO), fusi fitur dan klasifikasi dengan algoritma machine learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi lahan sawah terbaik adalah dengan menggunakan periode tanam pada musim hujan. Fitur spektral dan temporal (spektro-temporal) terbaik untuk data optik adalah kuantil 30% dan 90% dari Short Wave Infra-Red-1 (SWIR1), RedEdge-4 (RE4), RedEdge-1 (RE1), dan RedEdge-2 (RE2). Fitur spektro-temporal terbaik untuk data SAR adalah kuantil 10% dan 90% dari hamburan balik polarisasi vertical transmit - horizontal receive (VH). Hasil fitur yang dipilih menggambarkan fenologi pertumbuhan padi selama penggenangan, maksimum vegetatif dan bera (pasca panen). Penggabungan fitur spektro-temporal dari data optik dan SAR meningkatkan akurasi klasifikasi menjadi 95,06±0,50%. ......Rice plays an important role in ensuring food security in Indonesia. Therefore, paddy fields related research is important. Identifying paddy fields with high accuracy using remote sensing is a challenging in Indonesia. The most accurate method for paddy fields identification is using phenological approach and multi-source data integration. However, these approaches do not consider the comprehensive spectral and temporal characteristic data in tropical regions. This research proposed the fusion of all spectral and detailed statistical temporal features considering the period of the paddy growing season from Sentinel-2 optical and Sentinel-1 SAR data to achieve a high accuracy paddy fields classification. The paddy fields identification method in this research starts with preprocessing, temporal feature extraction using detail quantile, spektro-temporal fetaure selection using Leave-One-Out (LOO), feature fusion, and then applied machine learning classification algorithm. The results show that the best paddy fields classification is using the planting period during the rainy season. The best spectral and temporal (spectro-temporal) features for optical data are the 30% and 90% quantiles of Short Wave Infra-Red 1 (SWIR1), RedEdge-4 (RE4), RedEdge-1 (RE1), and RedEdge-2 (RE2). The best spectro-temporal features for SAR data are the 10% and 90% quantiles of VH backscatter. The selected feature results describe the phenology of paddy growth during flooding, maximum vegetative and bare land (post-harvest). The spectro-temporal features fusion of optical and SAR data increased the classification accuracy to 95,06±0,50%.

Abstrak :
Penambahan material Transition Metal Dichalcogedines (TMD) pada fotodetektor berbasis ZnO telah menarik banyak perhatian karena dapat meningkatkan kinerja fotodetektor. Material TMD yang digunakan pada pekerjaan ini adalah Tungsten disulfide (WS₂). WS₂ menunjukan sifat optik dan listrik yang lebih baik saat bentuknya berubah dari bulk menjadi monolayer. Pada pekerjaan ini, kami melaporkan pengaruh penambahan WS₂ nanosheet pada fotodetektor berbasis ZnO nanorods. ZnO disiapkan menggunakan metode hidrotermal selama 6 jam dan WS₂ disiapkan dengan metode liquid phase exfoliation selama 8 jam. Larutan WS₂ yang telah dieksfoliasi kemudian dideposisi di atas permukaan ZnO nanorods menggunakan metode spin coat. Sampel dikarakterisasi menggunakan SEM, TEM, EDS, Raman spektroskopi, UV-Vis spectrometer dan Uji fotodetektor dengan penyinaran cahaya 365, 505, dan 625 nm. Keberhasilan yang didapatkan dari penelitian ini adalah berupa penurunan nilai dark current yang terjadi akibat penambahan lapisan WS₂ di atas permukaan ZnO nanorods. Penurunan nilai dark current ini berdampak pada peningkatan ketiga parameter kinerja fotodetektor yaitu Sensitivitas, Responsivitas, dan Detektivitas yang dihitung pada tegangan 5V. Dibawah penyinaran sinar UV (365 nm) dengan daya 3.0 mW, nilai sensitivitas meningkat dari 129.06% menjadi 334.04%, nilai responsivitas meningkat dari 0.93 A/W menjadi 1.11 A/W, dan kemampuan detektivitas naik dari 2.5x10⁹ menjadi 4.4 x 10⁹ Jones.

---

The addition of Transition Metal Dichalcogedines (TMD) towards the photodetector based on ZnO has attracted much attention due to their ability to improve the performance of photodetector. TMD that used in this work is Tungsten disulfide (WS₂). WS₂ shows better optical and electrical properties when it changed from bulk to monolayer. In this work, we report the effect of  WS₂ nanosheets addition to the performance of photodetector based on ZnO nanorods. ZnO were prepared by hydrothermal method for 6 hours and WS₂ were prepared by liquid phase exfoliation for 8 hours. Exfoliated WS₂ was deposited on the ZnO nanorods surface by spin-coating method. The sample was characterized by SEM, EDS, TEM, Raman spectroscopy, UV-Vis spectrometer, and photodetector test using 365, 505, and 625 nm incident lights. Our work has successfully lowered the dark current after WS₂ addition on ZnO nanorods surface. It has an impact to the enhancement of photodetector performances such as sensitivity, responsivity, and detectivity that measured at voltage bias 5V. Under the illumination of UV light with 3.0 mW power, the sensitivity increased from 129.06% to 334.04%, responsivity increased from 0.93 to 1.11 A/W, and the detectivity increased from 2.5 x 10⁹  to 4.4 x 10⁹ Jones.