Judul: Kondisi Ekosistem Mangrove Berdasarkan.Indikator Kualitas Llngkungan Dan Pengukuran Morfometrik Daun 01 Kawasan Hutan Llndung Angke•Kapuk, Jakarta Utara
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi ekosistem mangrove pada komunitas barat dan timur jetty melalui indikator kualitas lingkungan dan pengukuran morfometrik daun mangrove di kawasan Hutan lindung Angke-Kapuk Jakarta Utara. Penelitian dilaksanakan pada bulan September-Oktober 2001 di kawasan Hutan lindung Angke-Kapuk (HLAK) Jakarta Utara. Lokasi pengamatan dibagi menjadi 2 komunitas besar yaitu komunitas timur dan komunitas barat jetty. Komunitas timur terdiri dari subkomunitas I sampai dengan II. Sedangkan komunitas barat terdiri dari subkomunitas III sampai dengan subkomunitas V. Metode pengambilan contoh daun dan parameter fisika-kimia substrat adalah dengan menggunakan transek garis (line transek) dari arah laut ke arah daratan yang lebar transek pada masing-masing stasiun pengamatan tergantung dari lebar daerah mangrove tersebut. Data jumlah pohon, belta dan semai diambil pada transek berukuran 1 Ox1 0 m2 , 5x5 m2 dan 2x2 m2 • Sedangkan sampel daun diambil dari jenis Rhizophora mucronata dan Avicennia marina sebagai jenis mangrove yang sangat dominan.
Keyword: 

Judul: Penilaian Manfaat Ekonomi Hutan Mangrove di Kawasan Angke-Kapuk Kecamatan Penjaringan Jakarta Utara
Abstrak: Hutan Mangrove memiliki beragam fungsi ekologis dan ekonomis baik sebagai sumber makanan yang penting bagi biota perairan maupun untuk memenuhi kebutuhan manusia, meskipun hutan mangrove memiliki fungsi yang sangat penting, namun keberadaannya mengalami tekanan yang cukup serius, terutama di daerah Angke Kapuk, Jakarta Utara. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui secara kuantitatif barang dan jasa hutan mangrove yang dimanfaatkan oleh masyarakat berdasarkan kondisi hutan mangrove di kawasan tersebut saat ini serta menghitung nilai total manfaat ekonomi dari hutan mangrove yang dikonversikan ke dalam nilai rupiah. Nilai total ekonomi yang akan diuraikan dalam pembahasan ini dikelompokkan ke dalam empat kategori, yaitu nilai manfaat langsung (Direct use value), nilai manfaat tidak langsung (Indirect use value), nilai manfaat pilihan {Oplion value), dan nilai manfaat keberadaan {Existence value) dari ekosistem hutan mangrove. Rekapitulasi hasil estimasi seluruh manfaat hutan mangrove adalah sebesar Rp 2.203.744.187,01 per tahun atau rata-rata sebesar Rp 12.235.545,98 per ha per tahun Dalam rangka mencapai pengelolaan yang optimal, data nilai manfaat ekonomi Hutan Mangrove Kawasan Angke Kapuk Jakarta Utara tahun 2002 digunakan sebagai dasar aplikasi beberapa skenario alternatif pengelolaan hutan mangrove secara berkelanjutan. Setiap skenario yang dibuat kemudian dianalisis dengan menggunakan Analisis Biaya Manfaat untuk mendapatkan Net Present Value (NPV) dari ekosistem hutan mangrove. Hasil perhitungan analisis biaya dan manfaat untuk ekosistem hutan mangrove Angke Kapuk dengan menggunakan tiga skenario alternatif pengelolaan diperoleh nilai NPV terbesar pada skenario 3 yaitu sebesar Rp 30.014.795.489,00; dalam skenario ini diberikan kebijakan untuk investasi di bidang pendidikan sebesar Rp 8.645.280,00 per tahun dan tetap memasukkan komponen yang sama dengan skenario lainnya yang telah diukur dalam skenario 1 dan skenario 2, yaitu peningkatan investasi di sektor pemancingan sebesar 40 % mengingat peningkatan pengunjung ke kawasan ini dan pengelolaan tambak seluas 25 ha.
Keyword: 

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