Judul: Analisis Spasial Temporal Padang Lamun di Perairan Lansilowo, Wawonii Utara, Provinsi Sulawesi Tenggara Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2A.
Abstrak: Keberadaan lamun di Indonesia selalu mengalami penurunan setiap tahunnya, hal ini diakibatkan banyak faktor seperti aktivitas manusia dan faktor perairan seperti arus. Monitoring ekosistem lamun menjadi sangat penting untuk menjaga lamun tetap lestari. Penelitian ini bertujuan untuk menguji nilai korelasi hasil kombinasi 2 kanal dengan data tutupan lamun dari pengamatan lapangan. Selanjutnya penelitian ini akan melakukan akurasi hasil klasifikasi lamun dan non lamun menggunakan metode kombinasi 2 kanal dan koreksi kolom air serta menganalisis perubahan luas wilayah lamun dan non lamun dari tahun 2016 hingga 2018 menggunakan citra satelit Sentinel-2A. Lokasi penelitian dilaksanakan di perairan Lansilowo yang termasuk dalam kecamatan Wawonii Utara. Survei lapangan dilakukan pada tanggal 11-14 Juli 2017. Bahan yang digunakan adalah citra satelit Sentinel-2A yang telah diakuisisi pada tanggal 2 April 2016, 7 Januari 2017, dan 21 Februari 2018. Pengambilan data lapangan dilakukan menggunakan metode stop and go dengan jumlah daya yang diperoleh sebanyak 98 titik. Metode pra pengolahan citra dilakukan untuk memperbaiki dan meningkatkan kualitas citra Sentinel-2A. Tahapan dari pra pengolahan citra yaitu koreksi atmosferik dan geometrik serta pembuatan training area. Analisis korelasi dilakukan untuk melihat kombinasi kanal yang baik digunakan untuk mendeteksi lamun menggunakan 9 persamaan. Kombinasi kanal yang memiliki nilai korelasi tertinggi selanjutnya di klasifikasi. Penelitian ini melakukan 3 metode klasifikasi yaitu menggunakan metode kombinasi 2 kanal (band), dan koreksi kolom air, dan SVM. Hasil klasifikasi yang telah dilakukan selanjutnya di uji nilai akurasinya. Nilai akurasi yang paling baik diantra metode tersebut kemudia dianalisis untuk melihat perubahan luas area lamun dari tahun 2016 hingga tahun 2018. Hasil analisis korelasi menunjukan bahwa kombinasi kanal yang paling baik yaitu kombinasi antara kanal hijau dan biru menggunakan persamaan (Bi-Bj)/(Bi+Bj) dengan nilai sebesar 0.6905. Hasil klasifikasi menggunakan metode koreksi kolom air memiliki nilai overall accuracy tertinggi yaitu sebesar 84%, sedangkan menggunakan metode SVM sebesar 68% dan metode kombinasi 2 kanal 72%. Perubahan lamun pada tahun 2016 ke tahun 2017 luas area lamun mengalami penurunan sebesar 17.9 ha sedangkan luas non lamun meningkat sebesar 17.5 ha. Selanjutnya pada tahun 2018 luas area lamun dan non lamun meningkat sebesar 7 ha. Hal ini menunjukan bahwa dari tahun 2016 hingga 2018 luas area lamun dan non lamun di perairan Lansilowo mengalami perubahan setiap tahun.
Keyword: analisis korelasi, koreksi kolom air, kombinasi 2 kanal, lamun, SVM

Judul: Akurasi Pemetaan Padang Lamun Dari Citra Satelit Worldview-2 Di Perairan Karang Bongkok Dan Kotok Kawasan Taman Nasional Kepulauan Seribu
Abstrak: Ekosistem lamun mempunyai peranan yang penting di daerah pesisir, oleh karena itu kelestariannya perlu dijaga. Salah satu upaya untuk menjaga kelestarian lamun adalah dengan kegiatan monitoring berdasarkan data spasial menggunakan teknik penginderaan jauh. Saat ini, penelitian mengenai pemetaan ekosistem lamun khususnya menggunakan berbagai penajaman citra dari citra resolusi tinggi dan mengetahui akurasi hingga tingkat kerapatan lamun masih sangat terbatas. Tujuan dari penelitian ini adalah memetakan padang lamun dan kerapatanya dari citra satelit resolusi tinggi. Penelitian ini dilaksanakan di perairan Karang Bongkok dan Kotok pada tanggal 15-18 Agustus 2014 dan 17-20 Maret 2015. Data citra satelit yang digunakan adalah citra satelit WorldView-2 dengan tanggal akusisi 5 Oktober 2013. Metode yang digunakan pada pengolahan data citra adalah Depth Invariant Index (DII) dan Principle Component Analysis (PCA) dengan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Berdasarkan hasil penelitian, luas ekosistem lamun di Karang Bongkok dengan metode DII adalah 19,51 ha dengan akurasi 72%, sedangkan dengan metode PCA diperoleh luas sebesar 37,01 ha dengan akurasi sebesar 81%. Luas ekosistem lamun di Pulau kotok dengan metode DII adalah 2,57 ha dengan akurasi sebesar 83%, sedangkan dengan metode PCA diperoleh sebasar 2.63 ha dengan akurasi sebesar 84.29%. Kelas lamun yang dibangun hingga tingkat kerapatan adalah 4 kelas yaitu LJ (lamun jarang), LS (lamun sedang), LP (lamun padat) dan LSP (lamun sangat padat), sedangkan hasil klasifikasi menggunakan algoritma SVM pada citra hasil transformasi DII dapat mengidentifikasikan 3 kelas dari kelas yang dibangun berdasarkan data lapanagan yaitu LS, LP dan LPS dengan akurasi 50.86% di Pulau Kotok, sedangkan di Karang Bongkok yaitu LJ, LS dan LP dengan akurasi 50.85%. Sementara hasil klasifikasi menggunakan algoritma yang sama pada citra hasil transformasi PCA mampu menghasilkan ke empat skema yang dibangun di Pulau Bongkok dengan akurasi 54.93% dan di Pulau Kotok akurasi sebesar 52.99%.
Keyword: Pemetaan ekosistem lamun, DII, PCA, akurasi, Karang Bongkok, Pulau Kotok, WorldView-2.

Judul: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model