Judul: Klasifikasi Habitat Bentik Berbasis Objek dengan Algoritma Support Vector Machines dan Decision Tree Menggunakan Citra Multispektral SPOT-7 di Pulau Harapan dan Pulau Kelapa.
Abstrak: Teknik klasifikasi berbasis objek dengan algoritma machine learning SVM untuk citra resolusi tinggi di Indonesia sampai saat ini masih terbatas khususnya untuk pemetaan terumbu karang, oleh karena itu diperlukan kajian lebih lanjut mengenai perbandingan metode maupun penerapan algoritma sebagai alternatif dari proses klasifikasi. Penelitian ini bertujuan memetakan habitat bentik berdasarkan klasifikasi multiskala menggunakan metode OBIA dengan algoritma support vector machine dan decision tree di gugus Pulau Harapan dan Kelapa, Kepulauan Seribu. Manfaat penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi habitat bentik Pulau Harapan dan Kelapa berdasarkan klasifikasi berbasis objek dengan penerapan algoritma machine learning yang berbeda. Penelitian ini dilakukan di wilayah perairan dangkal Pulau Harapan dan Kelapa, Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Survei lapang dilakukan pada bulan Mei 2016 dan bulan April tahun 2017. Bahan yang digunakan adalah citra multispektral SPOT-7 akuisisi 12 Juni 2016. Metode yang digunakan terdiri dari metode transek foto kuadrat (identifikasi data lapangan), koreksi atmosferik, radiometrik dan geometrik (pra-pemrosesan citra), analisis klaster (skema klasifikasi habitat bentik), klasifikasi citra berbasis objek (OBIA), dan uji akurasi klasifikasi. Metode OBIA diterapkan dengan teknik klasifikasi multiskala yang dibagi menjadi 3 level yaitu reef level (level 1), zona geomorfologi (level 2), dan habitat bentik (level 3). Klasifikasi multiskala diimplementasikan dengan perbedaan besaran parameter skala segmentasi. Skala segmentasi yang digunakan untuk setiap level 1 dan 2 masing-masing yaitu 100 dan 50, sedangkan pada level 3 dengan optimasi parameter skala masing-masing yaitu 5, 10, 15, 20, 30. Hasil uji akurasi metode OBIA menunjukkan akurasi keseluruhan klasifikasi level 1 dan level 2 sebesar 96% dan 85%. Penerapan algoritma SVM dan DT diterapkan hanya pada level 3 dengan nilai optimum pada skala segmentasi 15. Akurasi keseluruhan penerapan algoritma bayes dan KNN menghasilkan akurasi masing-masing sebesar 75,11% dan 60,34%. Faktor utama yang mempengaruhi peningkatan akurasi dengan algoritma SVM adalah kemampuan penggunaan data dengan ciri probabilitas empiris yang tidak diketahui. Analisis nilai Z statistik yang diperoleh dari penerapan dua algoritma yang digunakan yakni sebesar 2,23, dimana nilai ini menunjukkan bahwa klasifikasi dengan algoritma SVM berbeda nyata dengan hasil dari penggunaan algoritma DT.
Keyword: algoritma DT, algoritma SVM, OBIA, Pulau Harapan dan Pulau Kelapa, segmentasi.

Judul: Klasifikasi Habitat Bentik Menggunakan Pendekatan Citra Berbasis Objek.
Abstrak: Analisis citra berbasis objek menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibanding metode berbasis pixel yang telah lazim digunakan. OBIA juga telah diterapkan pada kajian daratan maupun di bidang kelautan. Kajian ini menggunakan pendekatan OBIA untuk memetakan habitat bentik dengan memanfaatkan citra SPOT-7 dan untuk mengetahui keragaman tipe habitat bentik di wilayah penelitian. Selain itu, hasil klasifikasi yang diperoleh dari dua algoritma OBIA, yaitu Bayes dan KNN juga dibandingkan dengan 2 kombinasi komposisi keseragaman pada proses segmentasi (Combination 1 dan Combination 2). Analisis berbasis objek terdiri dari proses segmentasi yang menggunakan algoritma multiresolution segmentation dan proses klasifikasi berbasis objek menggunakan algoritma threshold-based and sample-based. Koreksi atmosfer dan koreksi geometrik adalah langkah awal dan paling penting dalam mengolah citra satelit. Citra yang telah dikoreksi dideliniasi menjadi segmen-segmen pada proses segmentasi. Citra yang tersegmen tersebut diklasifikasikan berdasarkan nilai spektral dan aspek spasial menghasilkan 3 level segmentasi. Ketiga level segmentasi tersebut dimaksudkan untuk memperoleh level klasifikasi yang diinginkan, yaitu level reef, level geomorfologi, dan level habitat bentik. Segmentasi dan klasifikasi level 1 menghasilkan tiga kelas, yaitu daratan, laut dalam, dan perairan dangkal. Segmentasi dan klasifikasi level 2 menghasilkan kelas geomorfologi, yaitu lagoon, reef flat, reef crest, dan reef slope. Informasi keragaman habitat bentik diperoleh dari hasil segmentasi dan klasifikasi level 3 dengan bantuan data lapangan. Penelitian ini tidak hanya membandingkan hasil klasifikasi dari algoritma Bayes dan KNN tetapi juga membandingkan hasil segmentasi dari 2 tipe komposisi kriteria keseragaman untuk menghasilkan citra tersegmen. Total data pengamatan yang diperoleh dari survey lapangan adalah 365 titik. Sekitar ±70% dari total data pengamatan digunakan sebagai training data pada klasifikasi level 3 (level habitat bentik), ±30% data digunakan sebagai testing data untuk uji akurasi. Berdasarkan hasil yang diperoleh, citra SPOT-7 sangat baik digunakan untuk memetakan keragaman habitat bentik. Hal ini didukung oleh hasil akurasi yang didapatkan dari penghitungan confusion matrix dimana untuk Bayes classifier (77.88 pada Komposisi 1 dan 81.42% pada Komposisi 2) dan untuk KNN classifier (76.99% pada Komposisi 1 dan 80.53% pada Komposisi 2). Baik Bayes classifier atau KNN classifier, keduanya menghasilkan tingkat akurasi > 65% pada 11 kelas bentik habitat yang diperoleh.
Keyword: Habitat bentik, OBIA, SPOT-7, Bayes, KNN

Judul: Approximation of the Median of Poisson Distribution Using the Relation of Poisson-Gamma Distribution
Abstrak: A major drawback of median is that median cannot usually be defined in closed form, even in the cases where their distribution functions are known. This study gives an approximation of the closed form for the median of the Poisson distribution by using the relation of Poisson-Gamma distribution. The approximation uses elementary techniques based on the monotonicity of certain sequences involving tail probabilities of the Poisson distribution and the Central Limit Theorem. Furthermore, a closed form expression for the mean absolute deviation 􀜧|􀜰􀰒 􀵆 􀜯􀝁􀝀􁈺􀜰􀰒􁈻| is also studied. The median is relevant because of the fact that it minimizes the mean absolute deviation of a Poisson random variable (􀜰􀰒􁈻 by considering median as central tendency.
Keyword: