Judul: Struktur Komunitas Zooplankton yang Berasosiasi Terhadap Ekosistem Lamun Bagian Selatan Pulau Pramuka, Kepulauan Seribu.
Abstrak: Lamun memiliki fungsi ekologis sebagai daerah pemijahan, pengasuhan, dan daerah mencari makan serta perlindungan bagi beragam jenis biota laut. Penelitian ini bertujuan mengkaji keanekaragaman zooplankton yang berasosiasi dengan ekosistem lamun. Pengambilan data lamun menggunakan transek kuadrat berukuran 1x1 m berdasarkan metode Seagrass-watch. Pengambilan sampel zooplankton dilakukan menggunakan larva net pada tiga waktu yang berbeda, yaitu saat pagi, sore, dan malam hari. Zooplankton ditemukan pada ekosistem lamun di Pulau Pramuka sebanyak 1014 individu yang terdiri dari 6 filum, 14 ordo, dan 29 genera. Filum yang ditemukan yaitu Arthropoda, Cnidaria, Annelida, Nematoda, Moluska, dan Chordata dengan filum Arthropoda yang paling banyak ditemukan. Kelimpahan zooplankton tertinggi adalah pada Stasiun 3, sedangkan bila didasarkan pada waktu pengambilan sampel kelimpahan tertinggi adalah pada malam hari. Faktor yang paling mempengaruhi kelimpahan zooplankton pada ketiga stasiun adalah faktor salinitas dan kerapatan lamun.
Keyword: Zooplankton, lamun, asosiasi, salinitas, kerapatan lamun

Judul: Struktur Komunitas Lamun dan Keterkaitannya dengan Kelimpahan Ikan di Pulau Pramuka, Kepulauan Seribu
Abstrak: Ekosistem lamun di Pulau Pramuka, DKI Jakarta mempunyai peran yang penting bagi kehidupan ikan, baik yang hidup di dalamnya maupun yang berasal dari ekosistem lain seperti terumbu karang dan perairan pelagis. Lamun berperan sebagai daerah asuhan dan perlindungan, sebagai sumber makanan bagi ikan-ikan itu sendiri, dan tempat penggembalaan atau mencari makan (Adrim 2006). Pentingnya peran lamun bagi komunitas ikan, maka kajian tentang keterkaitan komunitas lamun dengan ikan perlu dilakukan. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji struktur komunitas lamun, komunitas ikan, serta keterkaitan lamun dengan ikan yang ada di perairan Pulau Pramuka. Penelitian dilakukan pada bulan Maret-Juni 2011. Pengambilan data komunitas lamun lamun dan ikan dilakukan di empat stasiun Pulau Pramuka (Utara, Timur, Selatan, dan Barat Pulau Pramuka). Analisis data yang digunakan pada penelitian ini meliputi analisis faktorial koresponden, indeks nilai penting, indeks ekologi, dan korelasi pearson. Kondisi kualitas perairan Pulau Pramuka secara umum dalam keadaan baik untuk menunjang kehidupan sumberdaya lamun dan ikan. Berdasarkan hasil pengamatan, ditemukan 6 jenis lamun yang tersebar di perairan Pulau Pramuka. Jenis lamun tersebut adalah Cymodocea rotundata, Enhalus acoroides, Halodule uninervis, Halophila ovalis, Thalassia hemprichii, dan Syringodium isoetifolium. Thalassia hemprichii merupakan jenis yang umum ditemukan di perairan Pulau Pramuka. Thalassia hemprichii memiliki pengaruh yang besar dibandingkan jenis lainnya dengan rata-rata INP 122,32. Menurut Keputusan Menteri Lingkungan Hidup No. 200 Tahun 2004, berdasarkan penutupannya, kondisi ekosistem lamun di perairan Pulau Pramuka termasuk dalam criteria kurang baik (41,86%). Siganus sp. merupakan jenis ikan yang umum ditemukan di perairan Pulau Pramuka. Jenis ikan lainnya yang ditemukan di perairan Pulau Pramuka adalah Apogon, Cheilodipterus, Cryptocentrus, Halichoeres, Gerres, Monachantus, Scolopsis, Dischistodus, Epinephelus, Siganus. Analisis indeks ekologi menunjukkan komunitas lamun dan ikan berada dalam kondisi yang stabil. Analisis faktorial koresponden menunjukkan kelimpahan dan keanekaragaman ikan lebih tinggi di daerah tutupan yang vegetasi lamunnya juga tinggi. Analisis korelasi pearson menunjukkan bahwa penutupan dan jumlah jenis lamun memberikan pengaruh yang nyata terhadap kelimpahan dan keanekaragaman ikan.
Keyword: 

Judul: Improvement of Automatic Image Annotation Performance Using Bayesian Classifier on Image Retrieval
Abstrak: This research proposes Bayesian Classifier to improve image annotation performance on image retrieval. Before being analysed by automatic annotation, descriptions of the image have to be known. Image description is the process of generating descriptions that represent the visual content of images in a certain manner, normally in the form of one or more features. Images are segmented into regions with grid segmentation. Each region are represented by a pre-specifed feature vector. The regions then clustered into a finite set of blobs. The correspondences between the blobs and the words are learned using Statistical Machine Translation and Bayesian Classifier. The experiment result shows that Statistical Machine Translation using Bayesian Classifier can improve precision as compared to Statistical Machine Translation. This method is promising to improve image query result on image retrieval.
Keyword: