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 Sentinel-2A di Pulau Sebaru Besar, Kepulauan Seribu
Abstrak: Di Perairan laut dangkal terdapat ekosistem-ekosistem yang saling menyokong kehidupan, antara lain terumbu karang dan padang lamun. Teknologi penginderaan jauh sudah banyak digunakan dalam pemetaan ekosistem perairan laut dangkal tersebut, dan teknologi ini tetap perlu didukung dengan informasi yang diambil dari data pengamatan langsung (survey lapangan). Penelitian ini diawali dengan pengamatan di lapangan dan pra-pemrosesan citra satelit Sentinel-2A seperti koreksi geometrik dan atmosferik dan cropping. Selanjutnya dilakukan koreksi kolom air (DII) dan klasifikasi citra menggunakan pendekatan pixel based dan dengan dua algoritma, yaitu Maximum Likelihood Classification (MLC) dan Support vector machine (SVM). Citra di klasifikasikan dalam 9 kelas, dan dilakukan reclass 7 dan 5 kelas, ini dilakukan untuk mendapatkan hasil klasifikasi yang lebih baik dan sesuai standar tertentu. Uji akurasi yang dilakukan terhadap citra hasil klasifikasi 9 kelas dengan metode MLC dan SVM setelah penerapan DII menghasilkan akurasi keseluruhan (overall accuracy) berturut-turut yaitu 47.62% dan 45.24%. Selanjutnya citra di reclass menjadi 7 kelas, dan setelah diuji akurasi diperoleh hasil 50.00% dengan MLC dan dari SVM 46.67%. Citra kembali di reclass menjadi 5 kelas dengan hasil uji akurasi 62.50% untuk MLC dan 55.10% untuk SVM.
Keyword: Benthic habitat, MLC, Pixel Based, Sentinel 2A, SVM

Judul: The Effects of Variance of Interest rate to Variance of Annuity Future Values
Abstrak: Time value of money is a concept that refers to the difference of the value of money due to time difference. The value of money for present time would not be the same as the value of money in the future. The value of money for present time is called as Present Value (PV) of the money and the value of money for future time is called Future Value (FV) of the money. Determination the value of money, for present and future time, depends on the time and rate of return. The value of money is determined by several factors such as inflation, fluctuation of interest rates, and government policy in securities and taxation. Due to fluctuation of the value of money we need a FV formulation, it is useful for knowing whether an investment can be profitable or not, and this information is useful also in budget analysis. Annuity is defined as a series of payments made for a specific period. The payment, fixed or varied, can be made at the beginning or at the end of the period. Annuity paid at the beginning of the period is called annuity-due and annuity paid at the end of the period is called immediate annuity-certain. The accumulated value of the annuity after few years later is called as a final value or a future value. Burnecki et al. (2003) have discussed about the FV of a fixed-rate annuity in which payments are made according to the arithmetic or geometric series. They have also examined FV for annuities in which payments are made according to arithmetic or geometric series with random rates of interest. This paper examines FV for annuity-due in which payments are made according to arithmetic or geometric series with interest rates as a random variable, which is normal distribution ,  . Future value formula is expressed in recursive form. FV for annuity-due which payments are made according to the arithmetic or geometric series with random rates of interest is calculated by theoretical way and simulation way. The random rates of interest is denoted as k k i  i  , where k i an independent random variable; i is a constant and k  is a random variable which has normal distribution ,  . By using the determined parameters, a sequence of random rates of interest are generated for theoretical calculation. Meanwhile for the simulation, the random rates of interest is generated 1000 times for the simulation. The generated data give mean value, variance, and standard deviation. Moreover, error of mean value, variance, and standard deviation from the theoretical and simulation results are calculated. Error calculation uses Symmetric Mean Absolute Percentage Error (SMAPE). The smaller the value of SMAPE is the more accurate the simulation. The interest rate variances are varied from 0.000036 to 0.0001 to study the relationship between variance of rates of interest and variance of future value. The theoretical and simulation results show that when the variance of random rates of interest increases, then the variance of FV increases linearly. FV of the annuity-due in
Keyword: