Judul: Sebaran Suhu Permukaan Laut di Perairan Utara Sumbawa Menggunakan Citra Satelit MODIS.
Abstrak: Suhu perairan adalah salah satu faktor penting yang mempengaruhi kehidupan organisme di laut, juga menjadi salah satu indikator perubahan iklim. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabilitas SPL secara temporal dan spasial, menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi variasi SPL di perairan Utara Sumbawa, dan perbedaan pengukuran SPL dari Aqua MODIS dan Terra MODIS. Lokasi penelitian ini dibagi dalam tiga transek yaitu lokasi 1 dengan koordinat 118°37’12” BT – 118°57’36” BT dan 07°08’24” LS – 07°28’48” LS, lokasi 2 dengan koordinat 117°47’60” BT – 118°08’24” BT dan 07°38’24” LS – 07°58’48” LS, dan lokasi 3 dengan koordinat 117°00’00” BT – 117°20’24” BT dan 08°01’12” LS – 08°21’36” LS. Penentuan lokasi pengamatan ini berdasarkan pada pengamatan lokasi yang dilintasi oleh citra satelit MODIS sehingga memungkinkan untuk membandingkan data lintasan citra MODIS dengan data in situ. Pengolahan data SPL dari citra satelit MODIS dilakukan di Laboratorium Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis, Departemen ITK, FPIK - IPB. Data MODIS yang digunakan adalah data level 3 dengan resolusi spasial 4 km, yang diunduh dari situs http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/. Data hasil pengolahan citra satelit dari masing-masing lokasi pengamatan ditampilkan dalam bentuk grafik time series dan dianalisis secara temporal dan spasial. Data in situ yang didapat hanya pada lokasi pengamatan 3 dan dibandingkan dengan data citra MODIS untuk mengetahui korelasi diantara data tersebut. Sebaran SPL secara temporal pada tiga lokasi di perairan Utara Sumbawa pada periode Januari 2003 - Desember 2007 menyebabkan adanya variasi yang berhubungan dengan musim. Secara umum SPL tertinggi didapat pada Musim Barat berkisar antara 28,06 – 31,70°C dan SPL terendah ditemukan pada musim Timur berkisar antara 26,53– 29,22 °C. Pada musim Timur angin bergerak dari arah Tenggara ke Barat yang membawa massa air dari timur ke Barat termasuk massa air yang dingin akibat upwlling di perairan selatan Makassar, yang mempengaruhi perairan Sumbawa. Sebaran SPL secara spasial di tiga lokasi pada bulan Desember menunjukkan adanya peningkatan suhu yang diduga akibat pengaruh sirkulasi massa air dari arus ARLINDO yang mengalir ke perairan Utara Sumbawa. Pada bulan Agustus di lokasi 1 menunjukkan terbentuknya suatu wilayah perairan dingin, diduga akibat fenomena upwelling yang terjadi di perairan Selatan Makasar yang diduga masuk ke perairan Utara Sumbawa (laut Flores) dan mengakibatkan penurunan nilai SPL. Secara umum SPL pada Aqua MODIS memiliki nilai yang lebih tinggi daripada SPL pada Terra MODIS. SPL pada Aqua MODIS memiliki nilai yang mendekati nilai SPL in situ.
Keyword: 

Judul: Pengukuran suhu permukaan laut dengan menggunakan satelit NOAA-11/AVHRR-2 untuk mendeteksi upwelling di Laut Selatan Sumbawa
Abstrak: Upwelling di suatu perairan merupakan indikator bahwa perairan tersebut mempunyai nilai produktivitas yang tinggi. Upwelling atau pergerakan massa air dari dasar perairan menuju ke permukaan, pada umumnya membawa zat hara yang mengendap di dasar perairan. Adanya zat tersebut, merangsang perkembangan fitoplankton yang erat kaitannya dengan kesuburan perairan. Secara konvensional, ada beberapa kendala pada saat mengamati fenomena upwelling. Upwelling di permukaan segera menyebar secara horizontal dengan batas- batas yang tidak jelas. Hal ini menyulitkan pengamatan karena kapal tidak dapat mengikuti gerakan arus horizontal tersebut, sehingga lokasi dan luas daerah upwelling sulit diketahui secara pasti. Satelit NOAA-11/AVHRR merupakan salah satu satelit yang digunakan untuk mengamati fenomena laut. Kendala yang ada saat mengamati upwelling secara konvensional dapat diatasi dengan menggunakan satelit. Lokasi upwelling secara sinoptik dan cepat dapat dideteksi oleh satelit. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui fenomena upwelling yang meliputi waktu, lokasi dan luas serta penyebab terjadinya upwelling di laut Selatan Sumbawa. Penelitian ini menggunakan data hasil deteksi satelitNOAA-11 sensor AVHRR. Data satelit tersebut adalah data musim Timur tanggal 15 Mei, 24 Juni, 18 dan 28 Juli, 20 dan 28 Agustus serta 14 September 1992. Data insitu (pendukung) yang digunakan adalah data hidrologi (suhu dan salinitas) hasil penelitian JADE'89 pada bulan Agustus 1989 dan hasil penelitian kapal Baruna Jaya I (suhu, salinitas, phosphat, nitrat, dan silikat) pada bulan Agustus 1990. Data pendukung lainnya yang digunakan adalah data meteorologi (arah dan kecepatan angin) dari stasiun BMG Sumbawa Besar. Pengukuran suhu permukaan laut (SPL) dilakukan dengan mengekstraksi data kanal 4 (10.5 11.5 µm) dan kanal 5 (11.5 12.5 µm) sensor AVHRR/2. Algoritma yang digunakan untuk mengekstraksi data kanal 4 dan 5 adalah hasil pengembangan Mc. Millan and Crosby yang dirumuskan (Pellegrini. and Penrose, 1986). Lokasi upwelling hasil deteksi satelit ditentukan berdasarkan kontur SPL yang ditandai dengan suhu yang lebih rendah dari suhu massa air di sekitarnya. Lokasi upwelling berdasarkan Kontur SPL citra satelit selanjutnya dipadukan dengan data hidrologi dan meteorologi…dst
Keyword: 

Judul: Penggunaan Trie dalam Membangun Frequent ltemset Menggunakan Algoritmc FPGrowth
Abstrak: FP-growth algorithm search for frequent itemset using the FP-tree data structure which is a prefix tree structure based on pattern growth algorithm. Prefix tree in FP-Growth uses the trie structure in the relationship pattern among the items in the database. Trie is a tree structure that uses strings as key, where each descendant represents a character or prefix. To find frequent itemset, FP-growth algorithm build prefix tree recursively. However, recursive function may need longer time than the Iterative (Manolopoulos 2003). Goal of this research is to create alternatives iteratively to the development of frequent iternset using trie on the FP-Growth. Research was conducted on several stages for the development of the frequent itcmset using a trie, stage through pruning and without pruning. In the last stages of testing is done using the input parameters, enter the difference in support, the number of transactions, and the items involved. Testing stage compare the execution time in the computing process through the stage with pruning and without pruning. Thing that affects the execution time is the number of items involved in development process of the frequent itemset. Frequent itemset development with the pruning process will he faster than without pruning, hecause at the time to build a combination of frequent itemset, infrequent items are not in the development process.
Keyword: