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: Studi pendahuluan pemodelan ekologi di perairan Teluk Jakarta.
Abstrak: Model ekologi telah banyak dibangun dengan salah satu tujuannya adalah untuk mengetahui, memprediksi ataupun menganalisis interaksi yang terjadi di antara komponen-komponen ekologi. Melalui penelitian ini telah dibangun sebuah model ekologi yang mewakili struktur trofik minimum di permukaan perairan Teluk Jakarta dengan nitrogen sebagai elemen dasar siklus model. Variabel tetap yang bekerja dalam siklus model diantaranya adalah nitrat (NO3), amonium (NH4), fitoplankton (CHL), zooplankton (ZOO) serta nitrogen organik terlarut dan partikel (PON dan DON). Faktor yang bekerja dalam model adalah fisika (suhu dan cahaya) serta biologi dan kimia perairan (fotosintesis, respirasi, dekomposisi, grazing, eksresi dan mortalitas). Penelitian dilakukan selama 7 (tujuh) bulan mulai dari bulan Juni 2008 sampai dengan Desember 2008 bertempat di Laboratorium Oseanografi Fisika P2O-LIPI. Model dibangun dalam bahasa pemrograman Fortran 90 pada perangkat lunak Compaq Visual Fortran Ver. 6.5 sedangkan untuk menampilkan hasil model digunakan perangkat lunak Microsoft Excel 2003. Desain model meliputi proses perumusan masalah, pembuatan model konseptual, penulisan persamaan matematis, parameterisasi, solusi numerik, kalibrasi hingga validasi model. Faktor suhu dan cahaya yang digunakan mewakili tren/pola sebenarnya yang terjadi di Teluk Jakarta sedangkan persamaan untuk beberapa proses lain dan juga nilai parameter bersumber pada beberapa literatur yang disesuaikan dengan daerah simulasi melalui proses kalibrasi. Solusi numerik ditentukan melalui metode numerik beda hingga (finite difference). Validasi terhadap hasil model menunjukkan tren yang beragam. Hasil model untuk faktor fisika menunjukkan persamaan dengan data yang digunakan untuk validasi. Persamaan ditunjukkan baik pada nilai maupun pola dari suhu dan cahaya perairan. Nilai rata-rata suhu perairan dalam satu tahun antara 28 – 30 oC dan cahaya perairan antara 0.2 – 0.25 ly/min. Validasi untuk variabel tetap secara umum menunjukkan persamaan. Rata-rata konsentrasi nitrat hasil model adalah 0.038 mg/l dan validasinya sekitar 0.037 mg/l, hasil model amonium sekitar 0.13 mg/l dan validasinya sekitar 0.17 mg/l dan hasil model untuk fitoplankton adalah 0.52 mg/m3 dan validasinya sekitar 0.57 mg/m3. Keterbatasan data validasi dan faktor yang mempengaruhi model mengakibatkan tidak adanya validasi terhadap variabel lain dan pola musiman dari konsentrasi variabel serta masih terdapatnya beberapa data dengan konsentrasi berbeda. Analisa terhadap hasil model menunjukkan bahwa terbentuknya pola konsentrasi untuk variabel tetap nutrien lebih dipengaruhi oleh faktor suhu perairan yang memodulasi proses perairan yang menjadi sumber nutrien sedangkan pola untuk variabel fitoplankton lebih dipengaruhi oleh cahaya perairan sebagai faktor utama fotosintesis. Flux nitrogen terbesar di perairan terjadi pada saat fotosintesis oleh fitoplankton berlangsung.
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