Judul: Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal Dari Citra Satelit Quickbird Menggunakan Metode Kecerdasan Buatan
Abstrak: Pendekatan ANN-SOM dapat mengenalisasi data dalam bentuk pengelompokkan berdasarkan radius ketetanggaan pixel dalam dimensi tinggi. Pendekatan ini merupakan salah satu teknik klasifikasi ANN secara unsupervised. Pendekatan ANN secara supervised menarik lainnya adalah single layer neuron (lapisan dua layer) dalam sistem ANN-BP dapat dioptimalkan dengan algoritma ANN-AdaBoost menggunakan kalman filtering (Freund dan Shapire 1996). Kenyataan ini menjadi penting artinya bahwa perlunya suatu percobaan dan pengembangan metode klasifikasi citra satelit untuk memetakan habitat perairan dangkal di Indonesia dengan berupaya meningkatkan accuracy assessment data selama proses penelitian. Penelitian ini dilaksanakan di Kepulauan Seribu Provinsi DKI Jakarta dari Maret sampai Juni 2009. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode klasifikasi algoritma ANN untuk memetakan skema klasifikasi dan menguji tingkat akurasi habitat perairan dangkal dari citra satelit Quickbird standar algoritma BP dan AdaBoost. Metode pengumpulan data primer dilakukan secara stratified random sampling. Data primer dikumpulkan melalui data remote sensing dan survey lapang, sedangkan data sekunder dikumpulkan dari penelitian yang relevan. Analisis klasifikasi citra digital menggunakan klasifikasi ANN unsupervised algoritma SOM dan ANN supervised algoritma BP dan AdaBoost. Hasil analisis klasifikasi ANN unsupervised SOM untuk klaster habitat perairan dangkal dari citra satelit Quickbird menunjukkan pola dan performa yang baik setelah data input dikoreksi menggunakan metode Deep Invariant Index (algoritma Lyzenga).
Keyword: 

Judul: Klasifikasi Habitat Bentik Perairan Laut Dangkal Menggunakan Citra Multispektral Dengan Penerapan  Machine Learning Dan Deep Learning (Studi Kasus Perairan Kepulauan Seribu)
Abstrak: Habitat bentik perairan laut dangkal seperti ekosistem terumbu karang dan ekosistem lamun, alga dengan tipe substrat seperti pasir, lumpur, dan pecahan karang merupakan tempat hidup dari berbagai jenis organisme perairan. Ekosistem terumbu karang dan lamun merupakan komponen utama sumberdaya pesisir dan laut di wilayah tropis selain hutan mangrove. Ekosistem terumbu karang dan lamun sangat berperan secara ekologi, ekonomis dan sumber informasi dalam pengembangan berbagai macam penelitian. Habitat bentik seperti ekosistem terumbu karang dan lamun dalam beberapa tahun terakhir banyak mendapat tekanan baik akibat dari perubahan iklim dan tekanan akibat kegiatan manusia. Informasi dalam bentuk peta habitat bentik sangat penting dalam mengambil kebijakan pengelolaan lingkungan pesisir. Teknologi penginderaan jauh yang berkembang sampai saat ini, tidak terlepas dari semakin berkembangnya teknologi satelit yang diluncurkan, dalam hal ini satelit sumber daya alam. Informasi yang disajikan dalam bentuk peta-peta tematik habitat bentik yang dihasilkan dari data penginderaan jauh selain tergantung pada jenis-jenis citra satelit, juga sangat ditentukan metode mendefinisikan objek-objek di habitat itu sendiri. Kompleksitas habitat yang tinggi karena disusun oleh berbagai komponen abiotik dan biotik, menyebabkan sulit ditemukan ekosistem habitat yang sama pada lokasi yang berbeda. Maka diperlukan metode untuk mendefinisikan habitat-habitat atau skema klasifikasi. Selama ini klasifikasi berbasis piksel merupakan teknik yang paling umum diterapkan dalam melakukan pemetaan. Pada dekade terakhir, berkembang pendekatan klasifikasi citra berbasis objek (object based images analysis/OBIA) untuk mengklasifikasikan objek. Pendekatan klasifikasi berbasis objek tidak beroperasi secara langsung pada piksel individu tetapi pada objek yang terdiri dari banyak piksel yang telah dikelompokkan bersama melalui proses segmentasi citra. Selain informasi spektral dan tekstur yang digunakan dalam metode klasifikasi berbasis piksel, karakteristik bentuk dan hubungan lingkungan dapat juga digunakan dalam klasifikasi berbasis objek. Kemajuan ilmu pengetahuan di bidang komputer, khususnya bidang kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI), saat ini memberikan manfaat yang sangat besar di berbagai bidang, salah satunya adalah menghemat waktu dan tenaga dalam mengklasifikasikan berbagai jenis lahan jika dibandingkan dengan melakukan itu langsung di lapangan. Citra yang diperoleh dari proses penginderaan jauh dimasukkan ke dalam proses klasifikasi sebagai data masukan. Machine learning dan deep learning adalah dua teknik pembelajaran untuk klasifikasi dan prediksi berbasis AI yang telah banyak digunakan dalam klasifikasi lahan. Tujuan dari penelitian ini adalah 1) Mengkaji skema klasifikasi habitat bentik bentik perairan dangkal yang dapat diterapkan dalam klasifikasi data penginderaan jauh. 2) Mengkaji kemampuan algoritma machine learning dalam klasifikasi habitat bentik perairan dangkal menggunakan citra satelit multispektral. 3) Mengkaji kemampuan algoritma deep learning dalam klasifikasi habitat bentik perairan dangkal menggunakan citra satelit multispektral. Penelitian ini dilaksanakan di perairan dangkal sekitar Pulau Pramuka, Pulau Panggang dan Pulau Karya Kabupaten Kepulauan Seribu. Waktu penelitian Penelitian dilakukan dari bulan Agustus 2018 sampai bulan Juli 2019 yang terdiri dari pengumpulan data lapangan, pengolahan data dan penyusunan disertasi. Metode penelitian terdiri dari pengumpulan data lapangan dengan cara survei lapangan, pengembangan skema klasifikasi dengan pendekatan ekologi kuantitatif berdasarkan analisis pengelompokan secara hirarki (agglomerative hierarchical clustering / AHC), klasifikasi citra menggunakan teknik klasifikasi berbasis piksel dan dikembangkan juga teknik klasifikasi berbasis objek dengan menerapkan machine learning algoritma support vector machine (SVM) dan random forest (RF). Selanjutnya dikembangkan juga teknik klasifikasi berbasis piksel dengan menerapkan deep learning
Keyword: Deep learning, habitat bentik, klasifikasi, machine learning, skema klasifikasi.

Judul: Blood Bicchemistry Profile of Pregnant Women Consumed Fortified Cookies with Iron (Fe), Folic Acid, Vitamin A, Vitamin C, Zinc (Zn), and Iodine
Abstrak: The aim of this study was to analyze the effect of fortified cookies on blood biochemistry profile of pregnant women. For this purposed, an experimental study design was applied among 269 physically healthy pregnant women in Leuwiliang and Cibungbulang, Bogor for four treatment groups (I, 11, 111, IV) and control group (V), which given one type of formula cookies for each. The five type of formula are: (1) formula A, was fortified with Fe, folic acid, vitamin A and vitamin C; (2) formula B, was fortified with Fe, folic acid, vitamin A , vitamin C, and Zn; (3) formula C, was fortified with Fe, folic acid, vitamin A, vitamin C, and iodium; (4) formula D, was fortified with Fe, folic acid, vitamin A , vitamin C, Zn, and iodium; (5) formula E, was not fortified (control). The different formula were given to different group of women every two days during gestation period.
Keyword: