Judul: Variasi tahunan suhu permukaan laut di laut Sawu pada musim peralihan I (April - Mei) tahun 1991 - 1997 dengan memanfaatkan citra NOAA-14/AVHRR-2
Abstrak: Metoda penginderaan jauh untuk kelautan lebih praktis dan ekonomis digunakan dibandingkan dengan penelitian langsung di lapangan. Suhu permukaan laut dari citra satelit NOAA/AVHRR dapat menggambarkan adanya thermal front di suatu lokasi penelitian. Di sisi lain analisis sebaran parameter oseanografi merupakan salah satu parameter yang dapat digunakan untuk menduga terjadinya upwelling (penaikan massa air) di suatu perairan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari sebaran suhu permuakaan laut di Laut Sawu dan menganalisis variasinya pada bulan April-Mei tahun 1991-1997 serta menjelaskan mekanisme gerak air yang menyebabkan adanya thermal front di lokasi penelitian. Data citra NOAA/AVHRR yang digunakan untuk menganalisis variasi tahunan suhu permukaan laut di Laut Sawu diperoleh dari CSIRO Division of Marine Research. Dari data citra tersebut diukur luasan masing-masing suhu dan nilai gradien suhu di daerah thermal front di Laut Sawu pada bulan April-Mei dari tahun 1991 sampai tahun 1997. Adapun data sekunder yang berupa parameter oseanografi diperoleh dari BPPT (Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi), Jakarta. Data tersebut diperoleh dari proyek Ekspedisi Pelayaran JADE'93. Data sekunder tersebut digunakan untuk menjelaskan mekanisme gerak air yang menyebabkan terjadinya thermal front di lokasi penelitian. Fenomena yang selalu tampak dari semua citra NOAA-14/AVHRR-2 yang ditampilkan adalah adanya massa air dingin (25-27 °C) dan thermal front di sisi selatan Kepulaun Solor, khususnya di sisi selatan Pulau Pantar. Nilai gradien suhu di daerah thermal front berkisar antara 0,5-2,5 °C/10 km dan nilai gradien suhu terbesar dari citra-citra yang ditampilkan adalah citra tanggal 29 Mei 1994 yaitu sebesar 2.5 °C/10 km yang terletak di sepanjang sisi selatan Kepulauan Solor. ...
Keyword: 

Judul: Deteksi upwelling di Perairan Selat Makasar menggunakan data suhu permukaan lalut dari satelit NOAA 11 - AVHRR/2
Abstrak: Upwelling adalah fenomena naiknya massa air dari lapisan bawah ke permukaan laut. Potensi perikanan di daerah upwelling ini sangat tinggi karena air yang naik mengangkat unsur-unsur hara ke permukaan yang menyebabkan suburnya perairan. Salah satu ciri dari proses upwelling adalah rendahnya suhu permukaan dibandingkan daerah seki- tarnya. Hal tersebut menyebabkan proses upwelling dapat dideteksi menggunakan teknologi penginderaan jauh dengan satelit NOAA 11 AVHRR/2, yaitu dengan mengekstraksi data suhu permukaan laut dari kanal 4 dan 5 (infra merah termal). Tujuan penelitian ini adalah untuk menunjukkan atau menentukan waktu, lokasi, perkembangan, intensitas dan luas daerah upwelling berdasarkan data parameter suhu sebagai indikator utama terjadinya upwelling di Selat Makassar dan didukung oleh data oseanografi insitu dan data meteorologi. Tujuan penelitian ini adalah untuk menunjukkan atau menentukan waktu, lokasi, perkembangan, intensitas dan luas daerah upwelling berdasarkan data parameter suhu sebagai indikator utama terjadinya upwelling di Selat Makassar dan didukung oleh data oseanografi data meteorologi. insitu dan Dalam penelitian ini data yang diinterpretasikan adalah data suhu permukaan laut (SPL) dari citra satelit NOAA 11-AVHRR/2 bulanan tahun 1990 yaitu data bulan Maret, April, Juni, Juli, September dan Oktober. Untuk pembanding bulan Agustus dipakai data tahun 1987. Pengolahan citra NOAA 11-AVHRR/2 menggunakan metoda Mc. Millin dan Crosby (1984). Deteksi satelit menunjukkan proses upwelling di Selat Makassar terjadi mulai bulan Juli sampai Agustus (Musim Timur) dengan suhu sebesar 26°C (bulan Juli) dan 25°C (bulan Agustus) dengan suhu perairan sekitarnya 31 °C. ...
Keyword: 

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: