Judul: Processing and Analysis of Seabed Acoustic Backscatter in Yos Sudarso Bay, Jayapura Using Side Scan Sonar Instrument
Abstrak: Side Scan Sonar merupakan instrumen yang digunakan untuk pencitraan dasar laut. Side Scan Sonar mampu membedakan permukaan dasar laut seperti batuan, lumpur, pasir, serta mendeteksi keberadaan pipa dan kabel laut. Penelitian ini bertujuan menginterpretasi dasar laut secara visual dan menganalisa nilai hamburbalik (dB) dengan metode Continuous Wavelet Transform (CWT) untuk mengetahui jenis substrat dasar laut. Data yang digunakan merupakan hasil pendeteksian instrumen Side Scan Sonar CMAX CM2 Towfish di perairan Teluk Yos Sudarso dengan 3 lintasan survei. Pengolahan data citra Side Scan Sonar meliputi koreksi geometrik dan koreksi radiometrik menggunakan perangkat lunak Sonarwiz 7. Koreksi geometrik meliputi bottom track dan slant range correction, serta koreksi radiometrik meliputi Beam Angle Correction (BAC), Automatic Gain Control (AGC), dan Time Varying Gain (TVG). Konversi data menggunakan perangkat lunak XtftoSegy, ekspor nilai amplitudo dengan Seisee, kemudian menampilkan hubungan amplitudo dan waktu, serta CWT menggunakan Matlab. Hasil penelitian ini diperoleh target berupa dua pasir dan satu karang. Hasil perhitungan nilai hamburbalik karang sebesar -5,0413 dB pada lintasan 6. Nilai hamburbalik pasir sebesar -15,4362 dB pada lintasan 7. Nilai hamburbalik pasir sebesar -14,2007 dB pada lintasan 8. Analisis Continuous Wavelet Transform menunjukkan target dengan tekstur keras dan kasar memiliki intensitas berwarna kuning pada scalogram, sedangkan target dengan tekstur lebih halus dan lunak memiliki intensitas berwarna biru pada scalogram., Side Scan Sonar is an instrument that is usually used to perform seabed imaging. Side Scan Sonar can distinguish seabed such as rocks, silt, sand, and detect the existence of marine pipes and cables. The aim of this research was to interpretate the seabed visually and analyze the backscatter (dB) with Continuous Wavelet Transform (CWT) for determine the type of seabed substrate. The data used from the detection of Side Scan Sonar C-Max CM2 Towfish instrument in Yos Sudarso Bay with 3 survey lines. Processing data Side Scan Sonar Image consisting of geometric corrections and radiometric corrections using Sonarwiz 7 software. Geometric corrections consist of bottom track and slant range, and radiometric corrections consist of Beam Angle Correction (BAC), Automatic Gain Control (AGC), and Time Varying Gain (TVG). Data was converted by XtftoSegy, amplitudo values were exported by Seisee, and displaying relation of amplitude and time, and CWT using Matlab. The results of this research were two sands and one coral target. The backscatter value of coral was -5,0413 dB on line 6. The backscatter value of sand was -15,4362 dB on line 7. The backscatter value of sand was -14,2007 dB on line 8. Continuous Wavelet Transform analysis shows that targets with hard and coarse textures have a yellow intensity on the scalogram, while targets with smooth and soft textures have a blue intensity on the scalogram.
Keyword: backscatter, continuous wavelet transform, side scan sonar, yos sudarso bay

Judul: Backscatter Signal Image Processing of Seabed Texture on Benoa Harbour Entrance Using Side Scan Sonar (C-MAX CM2)
Abstrak: Teknologi untuk menggambarkan kondisi dasar laut menggunakan side scan sonar dalam pemetaan dasar laut mampu untuk mengetahui tekstur dan target secara bersamaan dengan resolusi tinggi. Hal ini membantu dalam penyediaan informasi geospasial. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan visualisasi dan interpretasi citra side scan sonar baik kualitatif maupun kuantitatif, analisis nilai hambur balik akustik tekstur dasar laut dan melakukan pengolahan karakteristik sinyal hambur balik menggunakan transformasi wavelet. Pemrosesan data side scan sonar dilakukan melalui koreksi geometrik untuk menetapkan posisi yang sebenarnya pada pixel citra, yang terdiri dari bottom tracking, slant-range correction, layback correction dan koreksi radiometrik dilakukan untuk intensitas hambur balik pada digital number yang ditetapkan pada setiap pixel meliputi Beam Angle Correction (BAC), Automatic Gain Control (AGC), Time Varying Gain (TVG), dan Empirical Gain Normalization (EGN). Lokasi penelitian berada di alur masuk Pelabuhan Benoa berjumlah 11 track lines menggunakan side scan sonar CMAX CM2 dengan frekuensi 325 kHz. Hasil yang didapatkan melalui pemrosesan menghasilkan mosaik dengan georeferensi gambar raster (GeoTIFF) Tagged Image File Format dengan sistem koordinat Universal Transverse Mercator (UTM) dengan proyeksi WGS 1984. Tekstur dasar laut berupa kerikil yang bergelombang mempunyai nilai hambur balik 13824 mV-23680 mV dan pasir 8832 mV-13312 mV, tekstur riak sedimen dengan nilai hambur balik 17792 mV-32640 mV, tekstur dasar laut akibat aktivitas pengerukan, pada tekstur area kerukan nilai hambur balik berkisar 8000 mV-19330 mV dan pada tekstur area gundukan sebesar 32640 mV, tekstur singkapan batuan dan sedimen dengan dua tekstur yang berbeda pada singkapan batuan memiliki nilai hambur balik 7680 mV-9984 mV dan 14845 mV- 23552 mV serta pada bagian sedimen memiliki nilai hambur balik 5376 mV-9472 mV. Hasil analisis karakteristik sinyal menggunakan transformasi wavelet umumnya mendefinisikan lokasi puncak maupun lembah dari grafik hambur balik nilai amplitudo pada masing-masing tekstur. Pada puncak magnitudo dari setiap tekstur menghasilkan koefisien wavelet dengan intensitas warna merah menunjukkan tekstur dasar laut yang lebih kasar, kompleks, dan padat, sedangkan tekstur dasar laut yang relatif datar dan material fisiknya halus memiliki nilai magnitudo yang rendah ditunjukkan warna biru.
Keyword: Backscatter; Geometric, Radiometric, Side Scan Sonar, Texture, Wavelet, Blue colour, Signal image, Automatic gain control, Transformasi wavelet

Judul: Prenilasi Senyawa β-Diketon sebagai Prekursor 3-Prenilflavon
Abstrak: One group of flavonoids that has not been commonly synthesized is 3- prenylflavone. The main objective of this experiment was to synthesize precursor of 3-prenylflavone. Firstly, β-diketone was synthesized via 4 steps from phenol as starting compound with total yield of 24%. Prenylation of β-diketone with prenyl bromide and K2CO3 base produced 4 fractions which were separated by using preparative thin layer chromatography (PTLC) with n-hexane:EtOAc (8:2) as the eluent. Fraction with Rf = 0.80 was further separated by using preparative PTLC with n-hexane:EtOAc (99:1) as the eluent. Two fractions were obtained with Rf = 0.38 and 0.42. The first fraction has been characterized as diprenylated β-diketone with 49% yield. Application of protecting group on the phenolic OH group in β- diketone are needed to obtain monoprenylated β-diketone which can be further cyclized into 3-prenylflavone
Keyword: