Judul: Sebaran Nitrogen Inorganik Terlarut dan Model Eutrofikasi Dinamis di Perairan Teluk Jakarta
Abstrak: Meningkatnya jumlah penduduk di Jakarta hingga 15 328 jiwa/km2 dan laju pertumbuhan 1,07% (BPS 2015), telah menyumbangkan beban DIN ke Teluk Jakarta pada tahun 2016 kurang lebih 1 900 ton/bulan. Hal ini tentu saja akan menyebabkan terjadinya pengkayaan nutrien di teluk. Pengkayaan nutrien di lingkungan perairan memiliki dampak positif, namun pada tingkatan tertentu juga dapat menimbulkan dampak negatif. Eutrofikasi terjadi akibat pengkayaan nutrien baik secara natural maupun artifisial ke dalam perairan. Laju eutrofikasi akan semakin cepat dengan adanya aktivitas manusia. Menurut Koropitan et al. (2009), kawasan Teluk Jakarta merupakan perairan yang paling subur di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sebaran spasial-temporal beban nitrogen inorganik terlarut (DIN) dan mengestimasi dinamika model eutrofikasi yang terjadi di Teluk Jakarta dalam waktu tertentu yang akan dikaitkan dengan beban DIN di teluk. Pemodelan dilakukan dengan menghitung beban nutrien yang diterima oleh sungai-sungai di Jakarta dan beban total nutrien khususnya nitrogen inorganik terlarut (DIN) yang diterima Teluk Jakarta. Penelitian dilakukan pada Juli hingga Oktober 2017 di perairan Teluk Jakarta. Contoh air diambil pada 15 stasiun yang mewakili daerah muara sungai, barat, tengah, dan timur teluk. Analisis sebaran nitrogen dilakukan dengan ArcGIS 10.2.2. Pendugaan status kesuburan dilakukan dengan Indeks TRIX. Model eutrofikasi dinamis dibentuk dengan perangkat lunak STELLA 9.02. Pola sebaran amonium di perairan Teluk Jakarta cenderung tinggi pada daerah muara dan mengalami penurunan menuju ke arah laut lepas pada setiap waktu pengamatan. Secara temporal, sebaran konsentrasi amonium tertinggi berada di bulan Juli dan September, sebaran terendah berada di bulan Agustus. Secara temporal, pada bulan Juli dan Agustus penyebaran nitrit cenderung lebih tinggi dibandingkan pada bulan September dan Oktober. Sedangkan secara spasial, penyebaran nitrit tinggi pada wilayah timur menuju ke arah tengah Teluk Jakarta dan semakin menurun ke stasiun-stasiun yang berada di wilayah laut lepas bagian barat. Penyebaran nitrat cenderung lebih tinggi pada bulan September dan Oktober. Sedangkan secara spasial, pola penyebaran nitrat menunjukkan bahwa pada wilayah timur hingga tengah Teluk Jakarta menghasilkan kontur yang semakin rapat. Status kesuburan hipertrofik terjadi pada daerah pesisir, dilanjutkan ke level eutrofik ke arah tengah teluk, dan mesotrofik pada wilayah laut lepas. Simulasi model eutrofikasi di wilayah pesisir dan laut menunjukkan terjadinya peningkatan selama kurun waktu 10 tahun mendatang. Sehingga skenario yang digunakan pada model ini adalah dengan pengurangan nitrogen yang menghasilkan efisiensi sebesar 46% terhadap reduksi nitrogen.
Keyword: nitrogen, simulasi model, status trofik, Teluk Jakarta

Judul: Pemodelan Sebaran Nutrien dengan Pendekatan Model Perata-rataan terhadap Kedalaman (Depth Averaged) di Teluk Jakarta.
Abstrak: Kawasan JABODETABEK (Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, Bekasi) dikenal memiliki berbagai macam aktifitas dan dewasa ini telah berkembang pesat seperti kegiatan pelabuhan, pemukiman skala besar, rekreasi, wisata bahari, perdagangan, perkantoran, perindustrian skala besar, dan pertanian. Hal ini tentunya dikhawatirkan akan mempengaruhi keseimbangan ekosistem perairan di Teluk Jakarta secara khusus dan kehidupan masyarakat sekitar secara umum. Studi ini bertujuan melakukan simulasi model ekosistem untuk mempelajari pengaruh proses fisik dan kimia terhadap proses biologi di perairan Teluk Jakarta. Lokasi Teluk Jakarta secara astronomis terletak pada koordinat 5.167o sampai 6.167o LS dan 106.333o sampai 107.050o BT, namun daerah model yang diambil adalah 5.917o sampai 6.122o LS dan 106.679o sampai 107.022o BT. Model hidrodinamika 2-dimensi menggunakan Princeton Ocean Model (POM), demikian juga dengan model ekosistem adalah hasil modifikasi dari POM. Simulasi model dilakukan selama 90 hari (Maret sampai Mei) dalam mencapai kondisi stabil (steady state) dengan langkah waktu (time step) 3 detik dan lebar grid 250 m x 250 m. Secara umum pola arus model bergerak dari arah Barat kemudian keluar pada batas laut terbuka Utara sekitar bagian Timur Teluk Jakarta. Kecepatan arus relatif besar (lebih cepat) pada batas laut terbuka Barat dan sepanjang batas laut terbuka Utara teluk dengan kecepatan arus maksimum sebesar 19 cm s-1. Kemudian, arus mengalami perlambatan pada bagian tengah teluk hingga sepanjang pantai teluk mengikuti kondisi batimetri yang ada. Hal ini disebabkan adanya efek gesekan dasar yang diperhitungkan dalam model. Secara umum pola sebaran amonium dan nitrat hasil model mendekati pola sebaran pengamatan lapangan, yaitu cenderung berkurang signifikan ke arah laut lepas dan cenderung tinggi di beberapa titik dekat muara sungai Teluk Jakarta. Namun, hasil model untuk nilai konsentrasi amonium agak berbeda terutama di sepanjang muara sungai Teluk Jakarta. Selain itu, nilai konsentrasi hasil model amonium dan nitrat yang diperoleh relatif lebih tinggi daripada pengamatan lapangan. Hal ini kemungkinan dipengaruhi oleh input model dan asumsi-asumsi yang diterapkan dalam model ekosistem.
Keyword: 

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition