Judul: Design and Development of an Ocean Wave Height Data Forecasting Model using Deep Learning
Abstrak: Gelombang laut merupakan fenomena alam yang utamanya dibangkitkan oleh angin. Informasi mengenai tinggi dan periode gelombang sangat diperlukan dalam berbagai bidang perikanan dan kelautan seperti rekayasa pantai, upaya mitigasi bencana dan transportasi maritim. Karena informasi tinggi gelombang secara real-time sangat sulit didapatkan, informasi tinggi gelombang selama ini bersumber dari data prediksi. Beberapa pendekatan untuk memprediksi tinggi gelombang telah banyak dikembangkan, baik pendekatan empiris maupun pendekatan numerik, termasuk model generasi ketiga seperti Model Wave Modelling (WAM), Model Third Generation - Wave height, Water Depth and Current Hindcasting (WAVEWATCH-III), dan Model Simulating Wave Nearshore (SWAN), namun untuk memprediksi tinggi gelombang secara akurat masih menjadi tantangan selain karena komputasi yang mahal juga karena sifat stokastik gelombang laut itu sendiri. Model Long short Term Memory (LSTM) yang merupakan salah satu model deep learning telah banyak digunakan untuk prediksi tinggi gelombang. Di sisi lain, dibutuhkan aplikasi mengenai informasi tinggi gelombang yang dapat menghemat waktu komputasi dan menghasilkan prediksi yang akurat. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model prediksi tinggi gelombang signifikan menggunakan algoritma LSTM dan membangun aplikasi untuk sistem informasi tinggi gelombang signifikan berbasis website. Dataset yang digunakan berasal dari data The European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) Reanalysis 5-th Generation atau bisa disebut ERA5-ECMWF. Dataset yang digunakan berupa data tinggi gelombang signifikan yang berasal dari komponen angin zonal dan meridional (Hs(wind)) serta data tinggi gelombang signifikan (Hs(ERA5)). Data validasi yang digunakan merupakan data tinggi gelombang signifikan dari kecepatan angin yang diukur oleh instrumen Automatic Weather System (Hs(AWS)). Tahapan penelitian terdiri 5 tahapan, pertama yaitu konversi semua data angin menjadi data tinggi gelombang signifikan. Kedua yaitu preprocessing data dengan melakukan normalisasi data. Ketiga yaitu pembuatan model LSTM dengan menetapkan beberapa hyperparameter. Keempat adalah evaluasi kinerja Model LSTM menggunakan evaluation metrics koefisien korelasi (r), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Tahapan terakhir yaitu pembuatan website dan implementasi model ke dalam website. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM yang dibangun mampu melakukan prediksi tinggi gelombang signifikan dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil evaluasi model dataset Hs(wind) menunjukkan kesesuaian yang baik dengan data aktual dengan nilai r 0,998; RMSE 0,0065; MAE 0,042 dan MAPE 2,388. Hasil evaluasi model dataset Hs(ERA5) menunjukkan kesesuaian yang baik dengan data aktual dengan nilai r 0,989; RMSE 0,0237; MAE 0,0068 dan MAPE 1,870. Prediksi paling tinggi ditemukan untuk prediksi dalam 7 hari ke depan dan hasil dataset Hs(ERA5) menunjukkan kesesuaian yang lebih akurat dengan data Hs(AWS) dengan nilai r 0,344; RMSE 0,1535; MAE 0,1181 dan MAPE 37,11. Implementasi pembuatan website untuk aplikasi informasi tinggi gelombang signifikan menerapkan teknologi Single Page Application (SPA) dan menggunakan bootsrap framework yang bertujuan untuk mengurangi beban kerja server, meminimalisir penggunaan sumber daya dan membuat tampilan dinamis. Hasil tampilan website yang dibuat berupa 3 bagian utama yaitu header, body dan footer. Pada bagian body yang merupakan informasi utama website terdapat menu Home, menu Tabel, menu Grafik dan menu Lokasi Penelitian.
Keyword: deep learning, LSTM, peramalan, Tinggi gelombang signifikan, website

Judul: Pengembangan Internet of Things Sistem Observasi Gelombang Pesisir
Abstrak: Gelombang permukaan laut merupakan pergerakan air naik dan turun tegak lurus terhadap permukaan laut. Gelombang yang terjadi di laut memiliki pergerakan yang acak, dinamis, dan kompleks, sehingga pengukuran tinggi dan periode gelombang sulit dirumuskan secara akurat. Dibutuhkan data tinggi gelombang yang real-time agar memudahkan masyarakat untuk dapat memantau kondisi tinggi gelombang dengan mudah. Tujuan penelitian ini yaitu (1) Menghasilkan instrumen wave buoy untuk observasi gelombang pesisir, (2) Menghasilkan website dan aplikasi mobile yang dapat menampilkan hasil pengukuran instrumen wave buoy, (3) Menganalisis data hasil pengukuran instrumen wave buoy. Penelitian dibagi ke dalam 3 tahapan, yaitu perancangan sistem observasi gelombang pesisir, integrasi serta uji lapang dan monitoring. Adapun perancangan sistem obeservasi gelombang terdiri dari 4 bagian yaitu perancangan wahana buoy, perancangan basis data, perancangan website dan perancangan aplikasi mobile. Perancangan wahana terdiri atas perancangan pelampung (buoy), perancangan sistem elektronik dan perancangan perangkat lunak. Perancangan basis data pada penelitian ini didasarkan pada format data hasil pengukuran. Basis data tersebut terdiri dari table sensor, tabel filter dan tabel tinggi gelombang. Perancangan website terdiri atas perancangan header, perancangan menu, perancangan body dan perancangan footer. Perancangan aplikasi mobile dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan MIT App Inventor sebagai pembuat aplikasi. Perancangan aplikasi mobile dimulai dengan perancangan mockup. Hasil rancangan dari wahana wave buoy terdiri dua bagian yaitu pelampung dan pemberat. Pelampung digunakan untuk membarikan daya apung serta merupakan peletakan dari sistem elektronik. Sistem elektronik pada instrumen wave buoy dibagi ke dalam dua bagian, yaitu sistem elektronik pada instrumen dan sistem elektronik pada base station. ESP Lora32 TTGO versi 1 digunakan sebagai mikrokontroler (pengendali utama). Sensor yang digunakan yaitu sensor accelerometer MPU-6050. Data-data yang diperoleh dari sensor akan diproses oleh mikrokontroler pada buoy. Frekuensi sampling data yang digunakan yaitu 10 Hz dan jumlah data 128 data dengan perulangan setiap 10 menit. Data-data tersebut akan dikirim ke basis data melalui base station. Data yang masuk ke basis data akan diolah menjadi tinggi gelombang dan diteruskan ke ThingSpeak. Selanjutnya data tersebut ditampikan pada website dan aplikasi mobile. Adapun tabel basis data yang telah dibangun meliputi buoy, buoy_filter, dan buoy_h. Tahap selanjutnya adalah menampilkan informasi tinggi gelombang pada basis data ke dalam body website dalam bentuk tabel dan grafik menggunakan modul query. Halaman utama website yang dibuat dalam penelitian ini terdiri atas header, menu, body, dan footer. Header yang digunakan adalah ‘Monitoring Gelombang Pesisir’ pada bagian kiri. Body halaman utama pada website berisi peta lokasi penempatan instrumen, data realtime pengukuran tinggi gelombang, data tinggi gelombang hari sebelumnya, data tinggi gelombang pada bulan saat website diakses serta grafik real-time pengukuran tinggi gelombang. Pada body juga terdapat list dropdown berupa data lokasi penempatan buoy. Bagian footer ditampilkan logo fakultas perikanan dan ilmu kelautan sebagai identitas. Website yang dibangun dapat diakses oleh pengguna melalui alamat url http://laut-pulauseribu.net/buoy. Sedangkan aplikasi yang dibangun memiliki satu halaman utama yaitu halaman yang menampilkan data tinggi gelombang real-time dalam bentuk label dan grafik. Analisa hasil pengukuran lapangan menggunakan MATLAB dengan metode zero crossing analysis. Penempatan instrumen dan pengambilan data di perairan Kepulauan Seribu. Hasil analisis data selama 23 jam diperoleh tinggi gelombang signifikan yang terjadi di Perairan Gosong Semak
Keyword: wave buoy system, Internet of Things, website, aplikasi mobile, perairan Kepulauan Seribu

Judul: Keragaman Cendawan Endofit Asal Akar Tananam Kina
Abstrak: Endophytic fungi usually grow intercellularly and intracellularly in the host tissue and generally do not sporulate. Some of endophytic fungi from the bark of cinchona tree (Cinchona pubescens, Rubiaceae) have been reported and been known to produce quinine. Yet, no report found on those root originated from Cinchona. This research was aimed at studying the morphotypes of 27 isolates of endophytic fungi derived from root of cinchona tree, grouped them on the bases of their morphotype, and observed their conidia. The morphotype was determined based on cultural characteristic after 7 days incubation on PDA, MEA, and LCA medium. The cultures which failed to sporulate were induced for sporulation. The endophytic fungi can be divided into 6 morphotype groups. Morphotype 1 consisted of Fusarium oxysporum, Fusarium sp. 1, and Fusarium sp. 2. Morphotype 2 consisted of F. oxysporum, F. solani, Fusarium sp. 3, Verticillium sp. 1, and Verticillium sp. 2, while those of morphotype 3 was Curvularia lunata. Morphotype 4 included C. pallescens and Fusarium sp. 4. Phialophora sp. was placed into morphotype 5. One isolate of morphotype 6 did not sporulate.
Keyword: