Judul: Klasifikasi Mangrove Berbasis Objek dan Piksel Menggunakan Citra Landsat 7ETM+ di Teluk Valentine, Pulau Buano, Seram Bagian Barat.
Abstrak: Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh untuk informasi penutupan kawasan mangrove telah banyak dilakukan dengan menggunakan citra satelit dan teknik klasifikasi. Salah satu citra yang digunakan adalah seri Landsat 7ETM+ dan teknik klasifikasi berbasis piksel maupun klasifikasi berbasis objek (OBIA). Perbedaan antara kedua jenis klasifikasi ini yaitu klasifikasi berbasis objek merupakan unit terkecil dalam analisis citra dan berbasis pada segmen yang dikelompokkan berdasarkan kesamaan bentuk, skala, warna dan sifat pada suatu objek. Sedangkan klasifikasi berbasis piksel hanya bertumpu pada nilai spektral yang diperoleh dari objek. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis luas tutupan mangrove menggunakan citra Landsat 7ETM+ dan metode klasifikasi berbasis objek (OBIA) serta membandingkan hasil akurasi antara metode OBIA dan klasifikasi berbasis piksel. Penelitian ini juga sebagai informasi awal terkait penggunaan teknologi penginderaan jauh di kawasan Teluk Valentine Pulau Buano. Pengambilan data dilakukan pada bulan Mei sampai Juni 2016 di Teluk Valentine Pulau Buano Kabupaten Seram Bagian Barat. Bahan yang digunakan adalah citra multispektral Landsat 7ETM+ dengan akusisi 20 Maret 2003, 10 Oktober 2009 dan 8 Mei 2015. Metode pengambilan data lapangan adalah random sampling (sampling acak) mengikuti titik acuan yang telah dibuat sebelumnya. Citra sateliti Landsat 7ETM+ dikoreksi radiometrik untuk memperoleh nilai piksel dan koreksi atmosferik untuk meminimalisir pengaruh atmosferik dengan menggunakan metode FLAASH. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa, pada tahun 2003 luas area mangrove sebesar 258.3 ha, pada tahun 2009 sebesar 263.6 ha, tahun 2015 sebesar 261.4 ha, dan untuk data tahun 2016 sebesar 251.1 ha. Ekosistem mangrove di Teluk Valentine berada pada kondisi baik dan tidak mengalami kerusakan yang diakibatkan oleh alih fungsi lahan. Uji akurasi menggunakan metode OBIA sebesar 85%-88%, sedangkan hasil akurasi yang diperoleh klasifikasi berbasis piksel yaitu 61%-64%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode OBIA lebih baik jika dibandingkan dengan metode piksel dalam memetakan kawasan ekosistem mangrove.
Keyword: Landsat, mangrove, OBIA, pemetaan, Teluk Valentine

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: The Addition of Niobium (Nb) to Uranium Zirconium (U-Zr) Alloy for Nuclear Fuel
Abstrak: Pengembangan bahan bakar nuklir merupakan aspek penting dalam teknologi reaktor nuklir, dengan fokus pada keamanan dan ekonomi. Saat ini, reaktor riset G.A. Siwabessy menggunakan bahan bakar uranium silisida (U3Si2/Al) yang memiliki beberapa kekurangan, seperti densitas maksimum 4,80 gU/cm, The development of nuclear fuel is a crucial aspect of nuclear reactor technology, focusing on safety and economics. Currently, the G.A. Siwabessy research reactor uses uranium silicide (U3Si2/Al) fuel, which has drawbacks, such as a maximum density of 4.80 gU/cm
Keyword: zicronium, reactor, niobium, nuclear, ?-uranium