Judul: Shallow-water Benthic Habitat Mapping using Drones with Different Sensor Angles on Mahitam Island waters, Pesawaran Regency, Lampung.
Abstrak: Pulau Mahitam adalah salah satu pulau yang berada di Provinsi Lampung tepatnya di Kabupaten Pesawaran. Habitat bentik pada Pulau Mahitam memiliki kompleksitas yang cukup tinggi yang terdiri dari alga, karang hidup, karang mati, lamun, pasir, dan pecahan karang. Salah satu upaya dalam menjaga lingkungan perairan ini yaitu dengan cara melakukan pemetaan habitat bentik dengan memanfaatkan teknologi drone. Teknologi drone pada bidang kelautan menjadi salah satu opsi dalam menunjang ketersedian data spasil pada perairan Pulau Mahitam. Pengumpulan data dilakukan pada bulan Maret - Mei 2020 di Pulau Mahitam, Lampung. Tahapan yang dilakukan meliputi pengumpulan data lapang dengan melakukan pengamatan habitat bentik secara langsung, perekaman foto udara menggunakan drone, klasifikasi citra berbasis objek (object based image analyses / OBIA), dan uji akurasi. Pengambilan data habitat bentik menggunakan metode stratified random sampling dan ditetapkan tujuh kelas habitat bentik berdasarkan persentase tutupan habitat bentik yang dominan pada perairan dangkal. Akuisisi foto udara dilakukan pada ketinggian 120 meter dengan posisi sudut sensor perekaman yaitu 60°, 75°, dan 90°. Pada tahapan klasifikasi berbasis objek terdapat beberapa tahapan klasifikasi yang dibagi menjadi 2 level. Pada level 1 diterapkan skala segmentasi 200 untuk menghasi tiga kelas yaitu darat, perairan dangkal (reef level), dan laut lebih dalam. Pada level 2 yang berfokus pada kelas perairan dangkal (reef level) diterapkan lima skala segmentasi yaitu 5, 10, 25, 50, dan 100 dengan nilai shape 0,5 serta compactness 0,1. Tahapan selanjutnya yaitu penerapan lima algoritma yaitu support vector machine (SVM), bayes, k-nearest neighbor (k-NN), decision trees (DT), dan random trees (RT). Peta habitat bentik yang telah terklasifikasi selanjutnya dilakukan tahapan uji akurasi menggunakan perhitungan confusion matrix. Berdasarkan hasil uji akurasi pada hasil klasifikasi citra drone dihasilkan nilai Overall Accuracy (OA) tertinggi sebesar 82,09% dengan sudut perekaman sensor 90°, sedangkan kedua sudut perekaman sensor 60° dan 75° menghasilkan nilai OA sebesar 81,51% dan 81,09%. Skala segmentasi yang menghasilkan nilai OA tertinggi pada nilai 10 dengan algoritma bayes. Secara statistik tidak ada perbedaan yang signifikan antara hasil dari ketiga perekaman sudut sensor. Hal ini mungkin disebabkan karena: (1) waktu perekaman antar satu sudut sensor yang berbeda tidak dilakukan pada waktu yang bersamaan, (2) pengambilan data drone pada ketiga sudut sensor berbeda tidak dilakukan pada waktu yang sama (hanya satu drone yang digunakan pada tiga sudut sensor perekaman pada hari yang berbeda), dan (3) waktu pengambilan data pada ketiga sudut sensor dengan sudut matahari terhadap zenith kemungkinan tidak persis sama.
Keyword: pemetaan, habitat bentik, drone, sudut sensor, OBIA, Lampung

Judul: Object-based Benthic Habitat Mapping Using Drones in the Waters of Gili Labak Island, Sumenep
Abstrak: Pulau Gili Labak merupakan wilayah yang memiliki potensi wisata strategis serta masuk kedalam kawasan lindung terumbu karang yang diprioritaskan oleh Pemerintah Kabupaten Sumenep. Pemetaan habitat bentik di perairan Pulau Gili Labak masih sangat terbatas dilakukan, sehingga ketersediaan data spasial habitat bentik sangat terbatas. Pemanfaatan instrument drone di bidang kelautan dapat menjadi alternatif untuk menyediakan data spasial secara efektif dan efisien serta dapat mendapatkan citra beresolusi tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sudut sensor berapakah yang paling optimal, waktu yang optimal untuk penerbangan drone pada perairan, serta mengetahui tingkat akurasi pada setiap algoritma menggunakan metode Object Based Image Analyses (OBIA). Penelitian ini dilaksanakan di perairan Pulau Gili Labak. Pengambilan data habitat bentik dan akuisisi citra drone dilaksanakan pada bulan Oktober 2022. Akuisisi citra dibagi menjadi 4 kategori waktu dibagi menjadi: (a) 08:00-09:15; (b) 09:30-10:45; (c) 13:15-14:30; (d) 14:45-16:00 WIB. Sudut kemiringan sensor dibagi menjadi dua kategori sudut sensor 90º dan yang kedua 45º. Data habitat bentik yang diambil sebanyak 415 titik pengamatan, sebanyak 208 titik sebagai klasifikasi dan 207 untuk uji akurasi. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini berbasis objek, dan uji akurasi. Metode OBIA diterapkan melalui klasifikasi multiskala menggunakan algoritma multiresolution segmentation (MRS) yang dibagi menjadi dua level, yaitu reef level (level 1) dan habitat bentik (level 2). Skala segmentasi yang digunakan pada level 1 yaitu 200 dan level 2 skala segmentasi secara berturut-turut 25, 50, 70, 100. Klasifikasi habitat bentik dilakukan pada 6 kelas habitat bentik menggunakan algoritma klasifikasi Bayes, k- nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), decision tree (DT), random tree (RT) dengan input data lapangan. Berdasarkan hasil uji akurasi pada sudut 90º diperoleh nilai overall accuracy tertinggi pada waktu pengambilan gambar pukul 13:15 dengan algoritma klasifikasi menggunakan SVM pada skala segmentasi 50. Nilai akurasi tertinggi sebesar 84,06% pada skala segmentasi 50 dengan algoritma SVM dan untuk akurasi terendah diperoleh nilai sebesar 19,81% pada algoritma SVM pada pukul 09:30 menggunakan skala segmentasi 50 dan 70. Hasil uji akurasi pada sudut 45º diperoleh nilai akurasi tertinggi pada algoritma SVM pada waktu pengambilan gambar pukul 13:15. Nilai akurasi tertinggi pada sudut pengambilan gambar 45º pada pukul 13:15 menggunakan algoritma SVM diperoleh nilai OA sebesar 68,12% dengan skala segmentasi 50. Nilai terendah pada sudut 45º diperoleh pada pukul 08:00 dengan nilai sebesar 31,40% pada algoritma DT dengan skala segmentasi 25. Berdasarkan hasil uji indeks kappa diperoleh hasil sebesar 0.78656 pada waktu pengambilan pukul 13:15 pada sudut 90º dengan algoritma SVM pada skala segmentasi 50 dimana masuk kedalam kategori sangat baik.
Keyword: Gili Labak Island, OBIA, mapping, Benthic habitat, drone

Judul: Sintesis Krisin dari Floroglusinol
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, widely distributed in vascular plants. Flavones containing hydroxyl groups at 5 and 7 position are quite important regarding their biological activities and their abiquity in nature. Flavone having hydroxyl groups only at position 5 and 7 or 5,7-dihydroxyflavone is known as chrysin. In this study, crude chrysin had been successfully synthesized in 3 steps from phloroglucinol as starting material. Phloroglucinol was acetylated with acetonitrile and HCl gas, resulting phloroacetophenone amount to 74%. Phloroacetophenone benzoylation with 4.5 equivalents of benzoyl chloride produced tribenzoyl phloroacetophenone in 103–107% of yield and the subsequent Baker-Venkataraman rearrangement of the ester by using KOH in dried pyridine produced crude chrysin, with conversion percentage of 71.62%. All synthetic products had been characterized by melting point and spectroscopically.
Keyword: