Judul: Model Potensi Transshipment Berdasarkan Data AIS Satelit LAPAN di Perairan Indonesia
Abstrak: Indonesia adalah negara maritim dan sekaligus negara kepulauan terbesar di dunia. Untuk melakukan pengawasan yang mencakup seluruh wilayah Indonesia, diperlukan sistem pengawasan berbasis satelit. Sensor automatic identification system (AIS) yang dibawa oleh satelit LAPAN-A2/ORARI dan satelit LAPANA3/ IPB dapat digunakan sebagai alternatif pengawasan. AIS membantu kapal dalam menavigasi dan memungkinkan pihak berwenang melacak atau memantau posisi dan pergerakan kapal. Berdasarkan peraturan pemerintah Indonesia nomor 37 tahun 2002, ditetapkan tiga alur laut kepulauan Indonesia (ALKI). Dengan adanya ALKI, semua kapal berbendera asing diizinkan untuk melintasi perairan Indonesia dengan tujuan di dalam dan di luar Indonesia selama kapal tersebut mengikuti jalur ALKI yang telah ditetapkan. ALKI dapat menjadi celah untuk kegiatan ilegal seperti penangkapan ikan ilegal dan transshipment. Transshipment adalah kegiatan pemindahan muatan ke kapal lain yang dilakukan di tengah laut. Penelitian ini bertujuan membuat model potensi transshipment berdasarkan data AIS satelit LAPAN di perairan Indonesia menggunakan metode classification based on association (CBA). Model dibuat karena pola kapal yang terduga transshipment belum diketahui dan belum adanya model yang dapat mendeteksi kegiatan ilegal transshipment. Algoritme CBA dipilih karena lebih akurat dan efisien dibandingkan dengan algoritme C4.5 dan pangkalan data berada dalam disk (tidak perlu di simpan dalam memori utama). Model transshipment yang dibangun menggunakan lima parameter yaitu durasi waktu, rataan kecepatan, jarak dari pantai, jenis kapal, dan lokasi kejadian. Model klasifikasi dibangun dengan beberapa hasil keluaran berupa classification association rules (CARs) memiliki nilai confidence satu dan nilai support yang dihasilkan di atas nilai minSup yang diharapkan yaitu 0.02. Hasil 20 CARs yang diurutkan berdasarkan nilai support tertinggi, encounters paling berpotensi terjadi pada kapal yang memiliki interval durasi waktu 2.1 jam sampai 8.59 jam (DW1), berada di ZEE, bertipe unspecified, dan interval jarak dari tepi pantai 11 km sampai 80 km (JP1). Untuk loitering paling berpotensi terjadi pada kapal yang memiliki interval durasi waktu 8.6 jam sampai 15.09 jam (DW2), berada di ZEE, dan bertipe reefer (kargo berpendingin). Urutan atribut yang mendominasi pembentukan aturan dan kelas (loitering atau encouter) adalah lokasi kejadian berada di ZEE (67.16%), interval durasi waktu 2.1 jam sampai 8.59 jam (61.19%), interval jarak dari tepi pantai 11 km sampai 80 km (32.84%), kapal bertipe unspecified (28.36%), dan interval rataan kecepatan 0.03 knot sampai 0.25 knot (20.90%).
Keyword: alur laut kepulauan Indonesia, automatic identification system, classification based on association, satelit, transshipment

Judul: Detection Fishing Vessel Using Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) and Vessel Monitoring System (VMS) in Indonesia Fisheries Management Zone (WPPN RI)
Abstrak: Pemerataan distribusi kapal penangkapan ikan dari Wilayah Pengelolaan Perikanan Nasional Republik Indonesia yang overfishing ke Wilayah Pengelolaan Perikanan Nasional Republik Indonesia yang statusnya masih under exploited penting dilakukan untuk pengelolaan sumber daya ikan berkelanjutan. Hingga saat ini belum ada informasi mengenai distribusi kapal yang akurat dan lengkap di Indonesia, sehingga menjadi kendala dalam upaya untuk mendistribusikan kapal dari daerah overfishing ke daerah yang under exploited. Saat ini pemetaan distribusi kapal dapat dilakukan melalui sistem Vessel Monitoring System (VMS), Automatic Identification System dan sistem penginderaan jauh. Saat ini diberbagai negara telah dilakukan pendeteksian kapal dengan Vessel Monitoring System (VMS), Automatic Identification System dan sistem penginderaan jauh. Indonesia saat ini untuk pemantauan distribusi kapal telah digunakan Vessel Monitoring System telah dilakukan sejak tahun 2003, namun hanya diwajibkan untuk kapal-kapal berukuran lebih dari 30 Gross Tonnage sehingga semua kapal-kapal di Indonesia belum terpetakan secara lengkap dan akurat. Untuk melengkapi keterbatasan informasi dari Vessel Monitoring System perlu dilakukan sebagai alternatif lainnya seperti pendeteksian kapal dari sistem penginderaan jauh satelit. Salah satu sistem penginderaan jauh yang dapat mendeteksi kapal adalah satelit meteorologi Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP) yang memiliki sensor visible infrared imaging radiometer suite (VIIRS). Sensor visible infrared imaging radimeter suite memiliki kanal Day Night Band (DNB) yang bekerja dengan mendeteksi cahaya lampu yang digunakan oleh kapal-kapal penangkapan ikan yang beroperasi pada malam hari. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis distribusi kapal penangkapan ikan di perairan Indonesia berdasarkan sensor VIIRS-DNB dan data VMS di perairan Indonesia. Data VIIRS-DNB diperoleh dari Earth Observation Group (EOG) melalui website resmi https://eogdata.mines.edu/vbd data yang digunakan adalah data harian selama satu tahun. Data VIIRS-DNB yang diperoleh merupakan data deteksi semua cahaya lampu yang ada di perairan Indonesia, sehingga dilakukan pemisahan data antara data cahaya lampu kapal penangkapan ikan dan cahaya yang bukan berasal dari lampu kapal penangkapan ikan. Data cahaya lampu kapal ikan yang terdeteksi memiliki nilai kualitas pancaran piksel atau quality of flag (QF) sama dengan 1 untuk deteksi cahaya yang kuat dan nilai 2 untuk deteksi cahaya yang lemah, sedangkan data yang nilai quality of flag lebih dari 2 tidak digunakan untuk pemrosesan lebih lanjut. Data quality of flag yang memiliki nilai 1 dan 2 diolah untuk memetakan distribusi spasial dan temporal kapal penangkapan ikan di perairan Indonesia. Data vessel monitoring system diperoleh dari Direktorat Pemantauan dan Operasi Armada, Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia. Data vessel monitoring system yang digunakan adalah data harian selama satu tahun 2014. Data vessel monitoring system yang tersedia memuat juga informasi tracking kapal dan aktivitas kapal ikan. Sehingga data yang digunakan adalah data pada saat kapal melakukan operasi penangkapan ikan. Distribusi kapal penangkapan ikan dari sensor VIIRS-DNB dan VMS dianalisis secara spasial dan temporal, untuk mengetahuai persentase kecocokan distribusi kapal penangkapan ikan yang terdeteksi oleh VMS dan VIIRS-DNB dilakukan teknik overlay. Berdasarkan data harian VIIRS-DNB bahwa kapal-kapal ikan yang menggunakan lampu terdeteksi di semua Wilayah Pengelolaan Perikanan Negara Republik Indonesia. Jumlah kapal yang terdeteksi disetiap WPPN RI berkisar antara 4 sampai 748 kapal. Pada umumnya Hasil analisis spasial data harian VIIRSDNB tahun 2014 menunjukkan menunjukkan bahwa tertinggi di WPP-712 (Laut Jawa) rata-rata harian
Keyword: overfishing, penginderaan jauh, WPPN RI, VIIRS-DNB, VMS, overfishing, remote sensing, crossmatch

Judul: Nutritional Properties of Cocoa Pods as Ruminant Feedstuff
Abstrak: An attempt to increase cocoa pods quality feed for ruminant have been done using fermentation techniques with or without urea addition. Five treatments (Fresh cocoa pod = C; fermentation with addition urea 0 g/kg = U0 or ensilage; 10 g/kg = U1; 20 g/kg = U2 and 30 g/kg fresh substances of cocoa pods) have been examined for their effect on pH, proximate composition, N-fractions, amino acid compositions, cell wall constituents, anti nutritive compounds, in vitro gas production (Gb), estimate organic matter digestibility (OMD) and metabolizable energy (ME) of cocoa pods. Ensilage (U0) improve feed values of cocoa pods by weakening the lingo-cellulose or –hemicellulose bonds, resulting in higher in vitro gas production as well as higher OMD and ME contents compare to fresh cocoa pods. The protein value of cocoa pods, expressed as true protein (TP) or non ammonia nitrogen (NAN) minus urea nitrogen (UR) was also improved. Addition of urea affected the composition of the fibre fraction as to the proportion of NDF, ADF and ADL and the content of TP was slightly increased. Urea treatment increased Gb, OMD and ME compared to ensiled or fresh cocoa pods. The optimum level of urea for maximum Gb was 6.7 g/100 g DM cocoa pods. The optimum level to reach maximum OMD and ME were also reached at urea level 6.5 – 6.7 g/100 g DM cocoa pods.
Keyword: