Judul: Monitoring the Distribution and Density of Mangroves Using Sentinel-2A Imagery in Kepulauan Seribu National Park, Pramuka Island
Abstrak: Mangrove adalah pohon yang tumbuh di pesisir pantai atau air payau. Ekosistem mangrove di Pulau Pramuka berfungsi sebagai habitat biota laut alami, penahan pantai dari erosi, dan juga digunakan sebagai tujuan wisata. Teknologi penginderaan jauh merupakan metode yang tepat untuk pemantauan ekosistem mangrove. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sebaran kerapatan mangrove dengan teknologi penginderaan jauh menggunakan citra Sentinel-2A. Penelitian ini menggunakan metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kerapatan mangrove di Pulau Pramuka terbagi menjadi tiga kelas yaitu kelas lebat, sedang, dan jarang. Luas kerapatan ekosistem mangrove pada tahun 2015 untuk kelas padat, sedang, dan jarang masing-masing adalah 5,902 m2 , 1,826 m2 , dan 9,143 m2 . Pada tahun 2021 masing-masing seluas 18,498 m2 , 1,933 m2 , dan 4,846 m2 . Luas total kerapatan mangrove pada tahun 2015 sebesar 16,871 m2 dan pada tahun 2021 sebesar 25,277 m2 . Secara keseluruhan terjadi peningkatan luasan ekosistem mangrove di Pulau Pramuka sebesar 8,406 m2 . Penambahan kawasan ekosistem mangrove di lokasi penelitian dikarenakan adanya penanaman mangrove secara rutin setiap tahun dari partisipasi masyarakat setempat, lembaga swadaya masyarakat, dan program pemerintah Kepulauan Seribu dalam pembuatan taman mangrove untuk tempat wisata. Uji akurasi confusion matrix pada klasifikasi citra antara data satelit dan survei lapangan adalah 80%.
Keyword: density, Mangrove, NDVI, remote sensing, Pramuka Island

Judul: Mapping Mangrove Distribution Using Remote Sensing Technology in Harapan, Kelapa, and Pamegaran Islands, Kepulauan Seribu National Park
Abstrak: Keberadaan ekosistem mangrove semakin terancam akibat pesatnya pembangunan destinasi wisata dan bertambahnya jumlah penduduk di Pulau Harapan, Kelapa, dan Pamegaran sehingga perlu dilakukan pemantauan ekosistem mangrove. Tujuan penelitian untuk memetakan sebaran mangrove menggunakan teknologi penginderaan jauh di Pulau Harapan, Kelapa, dan Pamegaran. Metode klasifikasi maximum likelihood digunakan untuk mengklasifikasikan vegetasi mangrove dan non mangrove. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) merupakan algoritma untuk menduga indeks vegetasi dari citra satelit. Klasifikasi Citra Sentinel-2A menghasilkan 3 kelas kerapatan mangrove yakni kelas kerapatan rapat, sedang, dan jarang, dengan kelas dominan adalah kelas kerapatan rapat. Luas total mangrove di Pulau Pamegaran pada tahun 2015 sebesar 1,81 ha dan luas total mangrove di tahun 2021 sebesar 2,97 ha. Luas sebaran mangrove di Pulau Harapan dan Kelapa pada tahun 2015 sebesar 4,1 ha dan pada tahun 2021 sebesar 6,56 ha. Hasil uji akurasi sebaran kerapatan mangrove menggunakan confusion matrix pada klasifikasi citra dengan survey lapang menghasilkan akurasi sebesar 82,95%., The existence of mangrove ecosystems is increasingly threatened due to the rapid development of tourist destinations and the increasing number of residents in Harapan, Kelapa, and Pamegaran islands so that monitoring of mangrove ecosystems is necessary. The purpose of the research to map the distribution of mangroves using remote sensing technology in Harapan, Kelapa, and Pamegaran Islands. The maximum likelihood classification method is used to classify mangrove and non-mangrove vegetation. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is an algorithm for guessing vegetation indexes from satellite imagery. Sentinel-2A image classification produces 3 classes of mangrove density, namely tight, medium, and rare density classes, with the dominant class being the tight density class. The total mangrove area on Pamegaran Island in 2015 amounted to 1,81 ha and the total mangrove area in 2021 amounted to 2,97 ha. The area of mangrove distribution in Harapan and Kelapa Island in 2015 amounted to 4,1 ha and in 2021 amounted to 6,56 ha. Mangrove density distribution accuracy test results using confusion matrix in image classification with field survey resulting in accuracy of 82,95%.
Keyword: Density, Mangrove, NDVI, Remote sensing, Sentinel-2A

Judul: Karakteristik Organoleptik dan Kimia Biskuit Berbahan Baku Tepung Whey untuk Penderita Autis
Abstrak: People with autism have an allergic reaction to foods containing gluten and casein. Food processing innovation is needed. Whey powder, the byproduct of cheese, have a high protein but can be consumed by people with autism safely. The objectives of this research to evaluate organoleptic and chemical characteristics of different whey powder-based biscuits to obtain the best formulation as a special food for people with autism. Biscuit formulations with the different addition of whey powder 5%, 10%, 15%, and 20% was observed organoleptic and chemical characteristics. Casein and gluten protein of the best formulation biscuit was analyzed by SDS-PAGE method. The results of this research showed that the addition of whey powder had a significant difference to organoleptic characteristics, the content of ash, protein, and free fatty acid. The SDS-PAGE analysis showed that protein fraction of casein and gluten were not seen significantly with band protein standard on 5% whey powder-based biscuit.
Keyword: