Judul: Klasifikasi Habitat Dasar Perairan Dangkal Gugusan Pulau Pari dengan Menggunakan Citra WorldView-2
Abstrak: The habitat of shallow water is currently in serious threats resulted by human activities and natural impacts. The information of the shallow water conditions can be known by remote sensing, one example was the habitat of shallow water classification mapping using high resolution satellite imagery. The purpose of this study was to classify habitat of benthic communities using different composite imagery and the results of water column correction imagery. Classification methods used supervised classification with a classification scheme of habitat 14 class. Classification accuracy results benthic habitat of shallow water that were of 40,28% (567 on the composite of canal) and 50,34% on the Lyzenga transformation of the canal at 1 (427,3 nm) and 3 (546,2 nm). The value of the accuracy of the results into 7 classes were 52,08% (colour composite) and 62,76% (Lyzenga algorithm). Accuracy results fairly represented the basic habitat mapping in shallow waters.
Keyword: WorldView-2, Lyzenga, composite, classification, accuracy

Judul: Benthic Habitats Mapping in Pari Island, Kepulauan Seribu using Drone and Sentinel-2B Imagery with Object Based Image Analysis Method
Abstrak: Habitat bentik merupakan tempat hidup dan tempat berlindung berbagai jenis organisme perairan yang terdiri dari lamun, rumput laut, alga, karang mati, karang hidup dengan jenis-jenis substrat yang berbeda seperti pecahan karang, pasir dan lumpur. Habitat ini berpotensi mengalami perubahan sehingga perlu dilakukan pemantauan secara berkala, salah satunya dengan melakukan pemetaan habitat perairan laut dangkal menggunakan teknologi penginderaan jauh seperti citra satelit dan drone. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan dan memetakan habitat bentik di perairan dangkal Pulau Pari menggunakan citra drone dan citra satelit dengan metode klasifikasi object based image analysis (OBIA). Sebanyak 1052 foto udara dengan resolusi 3.6 cm/piksel dan citra Sentinel-2B dengan resolusi spasial 10 m diolah menggunakan algoritma support vector machine (SVM). Hasil klasifikasi habitat bentik Pulau Pari didominasi oleh kelas lamun baik pada citra drone dan citra satelit dengan luas masing-masing 45.21 ha dan 76.06 ha dan kelas paling rendah untuk citra drone dan citra satelit adalah kelas makroalga dengan luas masing-masing 13.55 ha dan 10.01 ha. Hasil uji akurasi keseluruhan untuk citra drone dan citra satelit masing-masing 81.88% dan 71.01% dengan nilai koefisien kappa masing-masing 0.80 dan 0.70. Hasil uji akurasi dan koefisien kappa menyatakan bahwa hasil klasifikasi citra drone lebih baik daripada citra satelit serta resolusi spasial pada citra mempengaruhi nilai keakuratan., Benthic habitats are living places and shelters for various types of aquatic organisms consisting of seagrass, seaweed, algae, dead corals, living corals with different types of substrates such as rubble, sand and mud. This habitat has the potential to change so it is necessary to be monitored regularly, one of them is by mapping shallow-water habitats using remote sensing technology such as satellite imagery and drone. This study aims to classify and map benthic habitats in the shallow waters of Pari Island using drone images and satellite images using the object based image analysis (OBIA) classification method. Total of 1052 aerial photographs with a resolution of 3.6 cm / pixel and Sentinel-2B images with a spatial resolution of 10 m were processed using the support vector machine (SVM) algorithm. The results of the classification of benthic habitat on Pari Island are dominated by the seagrass class both in drone images and satellite images with an area of 45.21 ha and 76.06 ha respectively and the lowest class for drone images and satellite images is the macroalgae class with an area of 13.55 ha and 10.01 ha respectively. The overall accuracy test results for drone imagery and satellite imagery were 81.88% and 71.01%, respectively and kappa coefficient result were 0.80 and 0.70 respectively. The results of the accuracy test and the kappa coefficient stated that the results of the classification of drone images were better than satellite images and the spatial resolution of the images affected the accuracy value.
Keyword: Drone, OBIA, SVM, Benthic, satellite

Judul: Sintesis Paduan CoCrMo dengan Variasi Kandungan Nitrogen.
Abstrak: Sintesis paduan CoCrMo dengan komposisi utama Co-30%Cr-5%Mo dan variasi nitrogen antara 0% sampai 1% dilakukan melalui metode forging serta rolling pada temperatur 1250 oC selama 2,5 jam. Nitrogen dalam paduan CoCrMo berfungsi untuk menstabilkan fasa γ sehingga mampu dihasilkan paduan yang baik untuk dilakukan pengerjaan tempa. Namun berdasarkan hasil penelitian masih terdapat fasa ε dan σ dalam paduan CoCrMo sehingga mengkibatkan keretakan pada saat deformasi karena bidang slip yang tidak terarah. Untuk meningkatkan kekerasan paduan CoCrMo dilakukan penambahan unsur nitrogen karena atom nitrogen berdifusi secara interstisi didalam paduan. Peningkatan kekerasan yang signifikan sebesar 23% terjadi pada sampel dengan kandungan nitrogen 0,35% jika dibandingkan dengan paduan CoCrMo tanpa nitrogen. Penambahan N sebesar 1% memiliki tingkat kekerasan maksimal yaitu 689,33 kgf/mm2. Laju korosi yang paling baik ditunjukkan oleh sampel tanpa nitrogen yaitu sebesar 0,0025 mpy. Perbedaan nilai laju korosi ini dipengaruhi oleh kondisi permukaan paduan CoCrMo. Paduan dengan N=0,6% memiliki laju korosi terbesar yaitu 0,039 mpy karena terdapat keretakan pada permukaan paduan yang cukup besar. Struktur mikro paduan Co-30%Cr-5%Mo pada pengerjaan forging menunjukkan keberadaan struktur kristal hcp didalam matrik fcc. Penambahan nitrogen pada paduan CoCrMo menjadikan ukuran butir lebih besar sehingga mengakibatkan ketahanan fatigue yang rendah dan kegagalan klinis.
Keyword: