Judul: Studi Ekologi Populasi Mangrove jenis Rhizophora stylosa di Pulau Tengah, Gugus Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta Utara
Abstrak: Mangrove merupakan formasi tumbuhan di daerah pesisir wilayah tropik yang terlindung di belakang garis pantai. Ekosistem mangrove sebagai mata rantai perputaran hara yang penting dalam memelihara keseimbangan siklus biologi di perairan memegang peranan sebagai penghasil bahan organik, tempat berlindung berbagai jenis biota laut, daerah asuhan (nursery ground), tempat pemijahan (spawning ground), serta tempat mencari makan (feeding ground) berbagai biota laut. Penelitian yang dilaksanakan tanggal 27-30 Maret 2001 dan dilanjutkan tanggal 13- I 5 April 2001 di Pulau Tengah, Kepulauan Seribu ini antara lain bertujuan untuk mempelajari karakteristik dan variasi fisika-kimia lingkungan berdasarkan parameterparameter yang terukur, mempelajari struktur demografi populasi dan kondisi kesehatan populasi Rhizophora sly/osa di lokasi penelitian. Stasiun penelitian yang ditetapkan sebagai daerah pengamatan yaitu stasiun timur, utara, selatan dan barat. Pengamatan vegetasi mangrove pada setiap stasiun dilakukan dengan transek garis dengan pembagian masing-masing stasiun menjadi tiga plot pengamatan yang berukuran lOx 10 m2 Selanjutnya diukur diameter pohon dan morfologi individu (panjang dan lebar daun). Parameter lingkungan yang diamati meliputi lingkungan perairan (suhu, salinitas, pH, oksigen terlarut) dan substrat (tekstur, kandungan fosfat, nitrat dan C-organik).
Keyword: 

Judul: Mangrove Utilization and Mangrove Health at Pari Island, Kepulauan  Seribu
Abstrak: Pemanfaatan suatu ekosistem secara tidak bijaksana dapat menimbulkan ancaman terhadap kelanjutan ekosistem itu sendiri. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji pemanfaatan mangrove, dampak dan indeks kesehatan mangrove Pulau Pari, Kepulauan seribu. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni hingga Agustus tahun 2021 pada dua lokasi yaitu kawasan mangrove yang berada di lingkungan Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI), sekarang diganti menjadi BRIN (Badan Riset dan Inovasi Nasional), dengan kawasan mangrove yang berada di lingkungan wisata Pantai Perawan. Analisis yang dilakukan adalah kondisi ekologis mangrove berdasarkan sejarah pemanfaatan mangrove dan Indeks kesehatan mangrove berdasarkan hasil wawancara dan pengamatan langsung. Mangrove di Pulau Pari pertama kali dimanfaatkan baik secara langsung ataupun tidak langsung oleh masyarakat. Ekosistem mangrove saat ini dimanfaatkan sebagai penyedia bibit mangrove, penyedia sumber daya perikanan, dan objek wisata. Indeks kesehatan mangrove pada kedua stasiun masuk dalam kategori buruk. Terdapat dua jenis mangrove yang ditemukan yaitu jenis Rhizophora stylosa dan Rhizophora apiculata dengan kerapatan yang rendah. Pemanfaatan sebagai tempat wisata berperan paling penting terhadap kerusakan mangrove, antara lain karena peningkatan sampah., Utilization of an ecosystem unwisely can pose a threat to the continuation of the ecosystem itself. This study aimed to examine the use of mangroves, the impact and the health index of mangroves in Pari Island, Thousand Islands. This research was carried out from June to August 2021 comparing two sites, namely the mangrove area in the LIPI, now changed to BRIN, environment and the mangrove area in the tourist area of Perawan Beach. The analysis carried out is the ecological condition of mangroves based on the history of mangrove utilization and the mangrove health index based on the results of interviews and direct observations. The community first used Mangroves on Pari Island directly or indirectly. Mangrove ecosystems are currently used as mangrove seed providers, fisheries resource providers, and tourist attractions. The mangrove health index at both stations was in the bad category. Two types of mangroves were found, namely Rhizophora stylosa and Rhizophora apiculate, with low density. Utilization as a tourist spot plays the most important role in destroying mangroves, partly due to increased waste.
Keyword: Ekosistem Mangrove, Pemanfaatan, Pulau Pari, Mangrove ecosystem, Pari Island, Utilization

Judul: COVID-19 Pneumonia Identification Based  Computed Tomography Imaging Using Deep Transfer Learning
Abstrak: Dunia sedang dilanda pandemi COVID-19 yang menyebabkan pneumonia hingga kematian pada penderitanya. Karena tingkat penyebaran virus SARS-CoV 2 yang tinggi, maka pemberian tes harus dilakukan secara cepat dan masif agar penderita dapat diisolasi sesegera mungkin. Pendekatan standar yang digunakan untuk mendeteksi COVID-19 saat ini adalah RT-PCR. Namun, terdapat beberapa kekurangan seperti sensitivitasnya hanya sebesar 60-70% dan biayanya relatif mahal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun metode pendeteksian alternatif COVID-19 berbasis citra Computed Tomography menggunakan teknik deep transfer learning. Transfer learning dilakukan menggunakan pre-trained model DenseNet-201. Pembuatan model terdiri dari beberapa tahapan yaitu praproses data, pembagian data, augmentasi data, hyperparameter tuning, pembangunan model klasifikasi deep transfer learning, dan evaluasi. Model yang telah dibangun memiliki performa yang cukup baik dalam mengidentifikasi paru-paru dengan pneumonia COVID-19 dan paru-paru sehat dengan akurasi sebesar 93,41%, presisi sebesar 94,19%, sensitivitas (recall) sebesar 93,10%, dan spesifisitas sebesar 93,75%., The world is being stricken by the COVID-19 pandemic, which can cause pneumonia, even the worst case is death. Due to the high level of spread of the SARS-CoV-2 virus, rapid and massive tests must be done. The infected people need to be isolated as soon as possible. The gold standard used to detect COVID-19 is RT-PCR. However, there are some drawbacks, this method only has 60-70% sensitivity, and has a relatively high cost. This study aims to develop an alternative detection method for COVID-19 based on Computed Tomography images using deep transfer learning techniques. Transfer learning is carried out using the pre-trained DenseNet-201 model. The process consists of several stages; data preprocessing, data splitting, data augmentation, hyperparameter tuning, developing a deep transfer learning classification model, and evaluation. The model that has been built has a fairly good performance in identifying lungs with pneumonia COVID-19 and healthy lungs with accuracy 93,41%, precision 94,19%, sensitivity (recall) 93,10%, and specificity of 93,75%.
Keyword: computed tomography, covid-19, densenet-201, transfer learning