Judul: Klasifikasi Mangrove Berbasis Objek dan Piksel Menggunakan Citra Satelit Multisensor di Sungai Liong, Bengkalis, Provinsi Riau
Abstrak: Mangrove merupakan salah satu sumberdaya pesisir yang memiliki fungsi sebagai sistem ekologis dan sumber ekonomi. Upaya perlindungan dan pengelolaan ekosistem mangrove perlu menjadi perhatian serius dari berbagai pihak. Data pengindraan jauh telah terbukti secara luas dalam memantau dan memetakan ekosistem mangrove yang terancam. Penelitian ini dilaksanakan di kawasan mangrove Sungai Liong, Pulau Bengkalis, Provinsi Riau. Pengamatan lapang dilaksakan pada bulan Januari- Februari 2018 menggunakan pesawat tanpa awak (unmanned aerial vehicle/UAV). Bahan yang digunakan pada penelitian ini yaitu: citra Sentinel-2B, seri Landsat dan data transek tahun 2013. Adapun langkah-langkah dalam penelitian ini, yaitu: (i) persiapan data, (ii) pra pengolahan data pengindraan jauh, (iii) rancangan pengambilan data lapangan, (iv) survei lapangan, (v) skema klasifikasi untuk pemetaan mangrove, (vi) pemetaan mangrove (vii) uji akurasi (viii) deteksi perubahan tutupan mangrove. Skema klasifikasi penutup lahan pada penelitian dibangun oleh 9 kelas, yaitu : badan air (BA), daerah pertanian (DN), kebun karet (KT), kebun kelapa (KA), lahan terbangun (LN), mangrove (ME), semak belukar (SB), kebun kelapa sawit (KS) dan vegetasi transisi (VI). Penggunaan UAV sebagai alat untuk pengamatan tutupan lahan sangat efektif digunakan karena mampu menempuh wilayah yang sulit untuk di jangkau dan memepercepat kerja di lapangan. Sruktur komunitas mangrove sungai Liong dibangun oleh 27 spesies tumbuhan mangrove yang terdiri dari 13 spesies mangrove sejati dan 14 spesies ikutan. Rhizophora apiculata, Lumnitzera racemosa, dan Xylocarpus granatum merupakan komunitas dominan dan selalu dijumpai di lokasi studi dibandingkan dengan jenis-jenis lainnya. Berdasarkan analisis AHC, komunitas mangrove hanya mampu membentuk 2 kelas, yaitu kelas komunitas 1 dan kelas komunitas 2. Hasil akurasi keseluruhan (OA) yang diperoleh untuk klasifikasi penutup lahan berbasis objek dan piksel berturut-turut, yaitu 78,7% dan 66,9% Sedangkan akurasi keseluruhan (OA) untuk komunitas mangrove dengan teknik klasifikasi berbasis objek dan piksel berturut-turut yaitu 76,6% dan 75,0%. Sekitar 12% peningkatan akurasi keseluruhan (OA) untuk penutup lahan dengan tingkat signifikan 2,84 dan sekitar 1,6% untuk komunitas mangrove dengan metode klasifikasi berbasis objek. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode OBIA dapat menjadi pilihan yang menjanjikan untuk pemetaan mangrove. Berdasarkan deteksi perubahan penutup lahan mangrove, kawasan mangrove Sungai Liong mengalami penurunan dari tahun ke tahun. Penurunan tersebut disebabkan oleh faktor antropogenik dan faktor alam. Sekitar 4,2% penurunan mangrove dari tahun 1990 ke tahun 2017. Ekploitasi mangrove terbesar tejadi pada tahun 2007 dengan laju penurunan sebesar 31,5%.
Keyword: klasifikasi berbasis objek dan piksel, mangrove, Sentinel-2B, Sungai Liong, UAV

Judul: Kajian Tutupan Lahan Berbasis Objek dan Piksel di Kawasan Mangrove Pulau Dompak Provinsi kepulauan Riau
Abstrak: Mangrove merupakan salah satu ekosistem pesisir yang memiliki peran penting. Berbagai ancaman pada mangrove baik secara alamiah seperti perubahan iklim dan kegiatan manusia seperti penimbunan, alih fungsi lahan dan penebangan semakin meningkatkan kerentanan ekosistem tersebut. Penginderaan jauh merupakan metode yang sangat efektif untuk digunakan dalam kegiatan monitoring mangrove karena dapat dilakukan secara berkala dan mampu menjangkau area yang luas. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan tutupan lahan di kawasan mangrove berbasis objek dan piksel menggunakan citra satelit dengan resolusi spasial yang berbeda. Selanjutnya penelitian ini menganalisis perubahan tutupan lahan mangrove serta menganalisis hubungan antara tutupan kanopi mangrove dengan nilai NDVI dari citra satelit. Penelitian dilaksanakan di Pulau Dompak Kota Tanjung Pinang, Provinsi kepulauan Riau. Pengambilan data lapangan dilakukan pada bulan September – Oktober 2018 dengan metode simple random sampling. Jumlah sampel yang diambil sebanyak 130 titik untuk klasifikasi, 180 titik untuk uji akurasi dan 36 titik untuk analisis tutupan kanopi mangrove. Metode yang digunakan adalah transek kuadrat berukuran 10 x 10 m dan 30 x 30 m di kombinasikan dengan metode hemispherical photography. Bahan yang digunakan adalah citra satelit Sentinel 2B Tahun 2018, Landsat 8 Tahun 2018 dan SPOT 4 Tahun 2007. Klasifikasi berbasis objek pada citra Sentinel-2B dan Landsat 8 menghasilkan tingkat akurasi 89% dan 67.4%, kappa 0.86 dan 0.59 dengan skala segmentasi optimum yang diperoleh adalah skala 3 dan 35 secara berurutan, sedangkan berbasis piksel pada citra Sentinel-2B dan Landsat 8 sebesar 86% dan 69%, kappa 0.83 dan 0.60 secara berurutan. Tidak ada perbedaan yang signifikan antara kedua metode klasifikasi. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa metode klasifikasi citra satelit Sentinel 2B berbasis objek dan piksel dapat memetakan penutupan lahan di sekitar kawasan mangrove dengan akurat, sebaliknya pada citra Landsat 8 dengan resolusi spasial yang lebih rendah tidak dapat memetakan dengan akurat. Berdasarkan analisis perubahan tutupan lahan terjadi penurunan luasan hutan mangrove sebesar 34.19% atau sekitar 46.61 ha sejak tahun 2007 hingga 2018 yang diakibat dari konversi lahan. Hubungan antara tutupan kanopi mangrove dengan NDVI pada citra Sentinel 2B sebesar r=0.92 dan pada citra Landsat 8 sebesar r=0.84 yang berarti berhubungan kuat dan tutupan kanopi mangrove berpengaruh terhadap nilai NDVI sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain.
Keyword: klasifikasi berbasis objek dan piksel, mangrove, NDVI, Pulau Dompak

Judul: Pengaruh Pairing pada Isotop Sn dengan Menggunakan Pemodelan Sembilan Tingkat Energi
Abstrak: Formation of the neutron-rich tin isotopes (Sn isotopes) is the one of the interesting topics in the field of nuclear reaction, especially regarding the stability of the heavy nuclei. Calculations of total energy using the BCS approach using five energy levels can only calculate the total energy up to Sn50132. On the other hand, the experiment continues and has exceeded the formation of isotopes. Therefore, there is need for a new model to accomadate more neutrons. In this research, Sn isotopes is modelled using nine energy levels and constant interaction potential to explain the pairing phenomenon up to Sn50154. However, to obtain more accurate results, other methods to minimize the differences with the experimental results are clearly needed here.
Keyword: