Judul: Klasifikasi Habitat Bentik Berbasis Objek dengan Algoritma Support Vector Machines dan Decision Tree Menggunakan Citra Multispektral SPOT-7 di Pulau Harapan dan Pulau Kelapa.
Abstrak: Teknik klasifikasi berbasis objek dengan algoritma machine learning SVM untuk citra resolusi tinggi di Indonesia sampai saat ini masih terbatas khususnya untuk pemetaan terumbu karang, oleh karena itu diperlukan kajian lebih lanjut mengenai perbandingan metode maupun penerapan algoritma sebagai alternatif dari proses klasifikasi. Penelitian ini bertujuan memetakan habitat bentik berdasarkan klasifikasi multiskala menggunakan metode OBIA dengan algoritma support vector machine dan decision tree di gugus Pulau Harapan dan Kelapa, Kepulauan Seribu. Manfaat penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi habitat bentik Pulau Harapan dan Kelapa berdasarkan klasifikasi berbasis objek dengan penerapan algoritma machine learning yang berbeda. Penelitian ini dilakukan di wilayah perairan dangkal Pulau Harapan dan Kelapa, Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Survei lapang dilakukan pada bulan Mei 2016 dan bulan April tahun 2017. Bahan yang digunakan adalah citra multispektral SPOT-7 akuisisi 12 Juni 2016. Metode yang digunakan terdiri dari metode transek foto kuadrat (identifikasi data lapangan), koreksi atmosferik, radiometrik dan geometrik (pra-pemrosesan citra), analisis klaster (skema klasifikasi habitat bentik), klasifikasi citra berbasis objek (OBIA), dan uji akurasi klasifikasi. Metode OBIA diterapkan dengan teknik klasifikasi multiskala yang dibagi menjadi 3 level yaitu reef level (level 1), zona geomorfologi (level 2), dan habitat bentik (level 3). Klasifikasi multiskala diimplementasikan dengan perbedaan besaran parameter skala segmentasi. Skala segmentasi yang digunakan untuk setiap level 1 dan 2 masing-masing yaitu 100 dan 50, sedangkan pada level 3 dengan optimasi parameter skala masing-masing yaitu 5, 10, 15, 20, 30. Hasil uji akurasi metode OBIA menunjukkan akurasi keseluruhan klasifikasi level 1 dan level 2 sebesar 96% dan 85%. Penerapan algoritma SVM dan DT diterapkan hanya pada level 3 dengan nilai optimum pada skala segmentasi 15. Akurasi keseluruhan penerapan algoritma bayes dan KNN menghasilkan akurasi masing-masing sebesar 75,11% dan 60,34%. Faktor utama yang mempengaruhi peningkatan akurasi dengan algoritma SVM adalah kemampuan penggunaan data dengan ciri probabilitas empiris yang tidak diketahui. Analisis nilai Z statistik yang diperoleh dari penerapan dua algoritma yang digunakan yakni sebesar 2,23, dimana nilai ini menunjukkan bahwa klasifikasi dengan algoritma SVM berbeda nyata dengan hasil dari penggunaan algoritma DT.
Keyword: algoritma DT, algoritma SVM, OBIA, Pulau Harapan dan Pulau Kelapa, segmentasi.

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: Approximation of the Median of Poisson Distribution Using the Relation of Poisson-Gamma Distribution
Abstrak: A major drawback of median is that median cannot usually be defined in closed form, even in the cases where their distribution functions are known. This study gives an approximation of the closed form for the median of the Poisson distribution by using the relation of Poisson-Gamma distribution. The approximation uses elementary techniques based on the monotonicity of certain sequences involving tail probabilities of the Poisson distribution and the Central Limit Theorem. Furthermore, a closed form expression for the mean absolute deviation 􀜧|􀜰􀰒 􀵆 􀜯􀝁􀝀􁈺􀜰􀰒􁈻| is also studied. The median is relevant because of the fact that it minimizes the mean absolute deviation of a Poisson random variable (􀜰􀰒􁈻 by considering median as central tendency.
Keyword: