Judul: Klasifikasi Habitat Bentik Perairan Dangkal Berbasis Objek dan Analisis Karakteristik Oseanografi Menggunakan Citra Satelit Multi Resolusi di Perairan Kepulauan Seribu.
Abstrak: Keperluan data dan informasi tentang habitat bentik sangat di perlukan untuk menjaga dan melestarikan ekosistem yang ada di perairan. Pengumpulan data dari distribusi, kondisi dan luasan habitat bentik membutuhkan waktu dan biaya yang cukup mahal jika dilakukan secara manual. Penggunaan teknologi penginderaan jauh merupakan metode alternatif dan komplementer yang dapat memecahkan masalah tersebut. Metode OBIA (Object Based Image Analysis) merupakan metode yang telah banyak digunakan untuk pemetaan habitat bentik yang proses klasifikasinya tidak hanya mempertimbangkan aspek spektral namun juga aspek spasial objek. Penelitian ini dilakukan pada tiga lokasi di Kepulauan Seribu yaitu, Pulau Sebaru besar, Pulau Karang Lebar dan Pulau Lancang. Ketiga pulau tersebut memiliki karakteristik perairan, luas dan kedalaman perairan yang berbeda. Penelitian ini menggunakan citra yang memiliki resolusi yang berbeda, yaitu Citra Worldview 2, Citra SPOT 6 dan Sentinel 2B. Penggunaan ketiga citra tersebut untuk mengetahui kemampuan masing - masing citra dalam memetakan habitat perairan dangkal di kualitas perairan yang berbeda dan apakah Citra Sentinel 2B yang merupakan citra yang mudah didapatkan dan bersifat open source dapat menjadi alternatif dalam pemetaan habitat bentik perairan dangkal. Penelitian ini juga menggunakan 3 tiga algoritma klasifikasi yaitu SVM, KNN dan DT yang diterapkan pada tiga citra dengan resolusi yang berbeda. Habitat bentik perairan dangkal Pulau Sebaru Besar, Pulau Karang Lebar dan Pulau Lancang dapat dipetakan dengan baik dengan menggunakan Citra Worldview 2, SPOT 6 dan Sentinel 2B berdasarkan klasifikasi berbasis objek (OBIA). Tinggi resolusi citra satelit yang digunakan akan meningkatkan hasil akurasi dalam pemetaan habitat bentik perairan dangkal, semakin tinggi citra resolusi maka semakin tinggi akurasi yang dihasilkan. Secara umum pemetaan habitat bentik dapat dipetakan dengan baik dengan algoritma KNN menggunakan Citra Worldview 2, Citra SPOT 6 dan Citra Sentinel 2B. Tinggi konsentrasi Chl-a dan Total Suspended Solid belum dapat dikatakan mempengaruhi rendahnya akurasi dalam pemetaan habitat bentik perairan dangkal.
Keyword: OBIA, SVM, KNN, DT, Citra Multiresolusi

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: Analysis of M/G/1 Queue Model with Two Phases of Service and Bernoulli Feedback System
Abstrak: Model antrean M/G/1 dengan sistem feedback Bernoulli adalah model antrean dengan proses kedatangan mengikuti proses Poisson. Pada karya ilmiah ini dibahas sistem antrean M/G/1 dengan dua fase layanan. Setelah layanan pertama selesai, pelanggan dapat memilih untuk meninggalkan sistem dengan peluang ... dst, The M/G/1 queueing model with the Bernoulli feedback system is a queueing model with the arrival process following the Poisson process. In this manuscript M/G/1 queueing system with two phases of service is discussed. After the first service is completed, the customer can choose to leave the system with probability ... dst
Keyword: queue, Bernoulli, probability generating function, expected value