Judul: Pemetaan habitat dasar perairan dangkal dengan menggunakan Citra Ikonos Pansharpen di Karang Lebar dan Karang Congkak Kepulauan Seribu Jakarta
Abstrak: Terumbu karang merupakan salah satu ekosistem di daerah pesisir yang dimiliki oleh negara-negara di daerah tropik. Berbagai manfaatnya dapat dirasakan baik secara langsung maupun tidak langsung, diantaranya sebagai proteksi pantai dari pecahan gelombang. Terumbu karang memiliki nilai ekonomis yang cukup tinggi untuk dikembangkan baik di bidang perikanan, ekspor karang hias dan pariwisata. Begitu banyaknya peranan dan manfaat yang diperoleh dari ekosistem terumbu karang membuat para ahli saat ini merasa prihatin terhadap tekanan-tekanan yang mengancam keselamatan kehidupan terumbu karang. Ancaman tersebut pada umumnya berasal dari aktifitas manusia seperti pencemaran, penangkapan ikan dengan racun atau bom dan pemanfaatan untuk bangunan rumah atau jalan. Upaya perbaikan dan peningkatan pengelolaan untuk ekosistem perairan dangkal khususnya terumbu karang di perairan Kepulauan Seribu perlu dilakukan untuk mengatasi hal-hal tersebut. Dalam kondisi tertentu, penelitian pada kawasan terumbu karang dapat menggunakan metode penginderaan jauh dengan menggunakan citra satelit untuk memonitoring daerah terumbu karang pada perairan dangkal dengan wilayah perairan yang luas (Kuchler et al, 1986). Pemrosesan awal citra data satelit dilakukan pada bulan April-Mei 2010. Pengambilan data insitu pada tanggal 4-7 Juni 2010, kemudian dilanjutkan dengan pemrosesan akhir yaitu pengolahan data hasil survei lapang dan data citra satelit sampai bulan Agustus 2010. Lokasi yang dipilih untuk penelitian ini adalah Kepulauan Seribu Perairan Karang Lebar dan Karang Congkak yang. Pemrosesan data dilakukan di Laboratorium Penginderaan Jauh dan SIG Kelautan, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Metode penelitian dibagi menjadi beberapa, yaitu : pengolahan citra awal, survei lapang, klasifikasi citra dan uji akurasi. Dari hasil pengambilan data lapang untuk masing-masing 6 kelas yaitu secara berurut karang hidup, karang mati, pasir campur karang,lamun, pasir campur lamun , dan pasir dapat dilihat nilai digital dasar perairan terumbu karang pada citra Satelit Ikonos Pansharpen. Pasir memiliki nilai digital yang paling tinggi, sedangkan nilai digital yang paling rendah yaitu kelas karang hidup. Dari keempat citra hasil klasifikasi yaitu citra komposit, citra hasil transformasi, citra hasil histogram slicing band gabungan dan band tunggal dihitung nilai uji akurasi dengan menggunakan matrix confusion. Dari keempat citra hasil klasifikasi, maka citra hasil histogram slicing memiliki tingkat uji akurasi yang tinggi dibandingkan citra yang lain yaitu sebesar 69.28%.
Keyword: Pemetaan Habitat Dasar, Citra Ikonos, Bogor Agricultural University

Judul: Deteksi gerombolan bandeng (Chanos chanos) berbeda ukuran berdasarkan fase pantulan gelombang akustik
Abstrak: Terumbu karang merupakan salah satu ekosistem di daerah pesisir yang dimiliki oleh negara-negara di daerah tropik. Berbagai manfaatnya dapat dirasakan baik secara langsung maupun tidak langsung, diantaranya sebagai proteksi pantai dari pecahan gelombang. Terumbu karang memiliki nilai ekonomis yang cukup tinggi untuk dikembangkan baik di bidang perikanan, ekspor karang hias dan pariwisata. Begitu banyaknya peranan dan manfaat yang diperoleh dari ekosistem terumbu karang membuat para ahli saat ini merasa prihatin terhadap tekanan-tekanan yang mengancam keselamatan kehidupan terumbu karang. Ancaman tersebut pada umumnya berasal dari aktifitas manusia seperti pencemaran, penangkapan ikan dengan racun atau bom dan pemanfaatan untuk bangunan rumah atau jalan. Upaya perbaikan dan peningkatan pengelolaan untuk ekosistem perairan dangkal khususnya terumbu karang di perairan Kepulauan Seribu perlu dilakukan untuk mengatasi hal-hal tersebut. Dalam kondisi tertentu, penelitian pada kawasan terumbu karang dapat menggunakan metode penginderaan jauh dengan menggunakan citra satelit untuk memonitoring daerah terumbu karang pada perairan dangkal dengan wilayah perairan yang luas (Kuchler et al, 1986). Pemrosesan awal citra data satelit dilakukan pada bulan April-Mei 2010. Pengambilan data insitu pada tanggal 4-7 Juni 2010, kemudian dilanjutkan dengan pemrosesan akhir yaitu pengolahan data hasil survei lapang dan data citra satelit sampai bulan Agustus 2010. Lokasi yang dipilih untuk penelitian ini adalah Kepulauan Seribu Perairan Karang Lebar dan Karang Congkak yang. Pemrosesan data dilakukan di Laboratorium Penginderaan Jauh dan SIG Kelautan, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Metode penelitian dibagi menjadi beberapa, yaitu : pengolahan citra awal, survei lapang, klasifikasi citra dan uji akurasi. Dari hasil pengambilan data lapang untuk masing-masing 6 kelas yaitu secara berurut karang hidup, karang mati, pasir campur karang,lamun, pasir campur lamun , dan pasir dapat dilihat nilai digital dasar perairan terumbu karang pada citra Satelit Ikonos Pansharpen. Pasir memiliki nilai digital yang paling tinggi, sedangkan nilai digital yang paling rendah yaitu kelas karang hidup. Dari keempat citra hasil klasifikasi yaitu citra komposit, citra hasil transformasi, citra hasil histogram slicing band gabungan dan band tunggal dihitung nilai uji akurasi dengan menggunakan matrix confusion. Dari keempat citra hasil klasifikasi, maka citra hasil histogram slicing memiliki tingkat uji akurasi yang tinggi dibandingkan citra yang lain yaitu sebesar 69.28%.
Keyword: Phase detector, Schooling fish, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: