Judul: Klasifikasi Habitat Bentik Perairan Laut Dangkal Menggunakan Citra Multispektral Dengan Penerapan  Machine Learning Dan Deep Learning (Studi Kasus Perairan Kepulauan Seribu)
Abstrak: Habitat bentik perairan laut dangkal seperti ekosistem terumbu karang dan ekosistem lamun, alga dengan tipe substrat seperti pasir, lumpur, dan pecahan karang merupakan tempat hidup dari berbagai jenis organisme perairan. Ekosistem terumbu karang dan lamun merupakan komponen utama sumberdaya pesisir dan laut di wilayah tropis selain hutan mangrove. Ekosistem terumbu karang dan lamun sangat berperan secara ekologi, ekonomis dan sumber informasi dalam pengembangan berbagai macam penelitian. Habitat bentik seperti ekosistem terumbu karang dan lamun dalam beberapa tahun terakhir banyak mendapat tekanan baik akibat dari perubahan iklim dan tekanan akibat kegiatan manusia. Informasi dalam bentuk peta habitat bentik sangat penting dalam mengambil kebijakan pengelolaan lingkungan pesisir. Teknologi penginderaan jauh yang berkembang sampai saat ini, tidak terlepas dari semakin berkembangnya teknologi satelit yang diluncurkan, dalam hal ini satelit sumber daya alam. Informasi yang disajikan dalam bentuk peta-peta tematik habitat bentik yang dihasilkan dari data penginderaan jauh selain tergantung pada jenis-jenis citra satelit, juga sangat ditentukan metode mendefinisikan objek-objek di habitat itu sendiri. Kompleksitas habitat yang tinggi karena disusun oleh berbagai komponen abiotik dan biotik, menyebabkan sulit ditemukan ekosistem habitat yang sama pada lokasi yang berbeda. Maka diperlukan metode untuk mendefinisikan habitat-habitat atau skema klasifikasi. Selama ini klasifikasi berbasis piksel merupakan teknik yang paling umum diterapkan dalam melakukan pemetaan. Pada dekade terakhir, berkembang pendekatan klasifikasi citra berbasis objek (object based images analysis/OBIA) untuk mengklasifikasikan objek. Pendekatan klasifikasi berbasis objek tidak beroperasi secara langsung pada piksel individu tetapi pada objek yang terdiri dari banyak piksel yang telah dikelompokkan bersama melalui proses segmentasi citra. Selain informasi spektral dan tekstur yang digunakan dalam metode klasifikasi berbasis piksel, karakteristik bentuk dan hubungan lingkungan dapat juga digunakan dalam klasifikasi berbasis objek. Kemajuan ilmu pengetahuan di bidang komputer, khususnya bidang kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI), saat ini memberikan manfaat yang sangat besar di berbagai bidang, salah satunya adalah menghemat waktu dan tenaga dalam mengklasifikasikan berbagai jenis lahan jika dibandingkan dengan melakukan itu langsung di lapangan. Citra yang diperoleh dari proses penginderaan jauh dimasukkan ke dalam proses klasifikasi sebagai data masukan. Machine learning dan deep learning adalah dua teknik pembelajaran untuk klasifikasi dan prediksi berbasis AI yang telah banyak digunakan dalam klasifikasi lahan. Tujuan dari penelitian ini adalah 1) Mengkaji skema klasifikasi habitat bentik bentik perairan dangkal yang dapat diterapkan dalam klasifikasi data penginderaan jauh. 2) Mengkaji kemampuan algoritma machine learning dalam klasifikasi habitat bentik perairan dangkal menggunakan citra satelit multispektral. 3) Mengkaji kemampuan algoritma deep learning dalam klasifikasi habitat bentik perairan dangkal menggunakan citra satelit multispektral. Penelitian ini dilaksanakan di perairan dangkal sekitar Pulau Pramuka, Pulau Panggang dan Pulau Karya Kabupaten Kepulauan Seribu. Waktu penelitian Penelitian dilakukan dari bulan Agustus 2018 sampai bulan Juli 2019 yang terdiri dari pengumpulan data lapangan, pengolahan data dan penyusunan disertasi. Metode penelitian terdiri dari pengumpulan data lapangan dengan cara survei lapangan, pengembangan skema klasifikasi dengan pendekatan ekologi kuantitatif berdasarkan analisis pengelompokan secara hirarki (agglomerative hierarchical clustering / AHC), klasifikasi citra menggunakan teknik klasifikasi berbasis piksel dan dikembangkan juga teknik klasifikasi berbasis objek dengan menerapkan machine learning algoritma support vector machine (SVM) dan random forest (RF). Selanjutnya dikembangkan juga teknik klasifikasi berbasis piksel dengan menerapkan deep learning
Keyword: Deep learning, habitat bentik, klasifikasi, machine learning, skema klasifikasi.

Judul: Benthic Habitat Classification Using Maximum Likelihood, Fuzzy Logic, and Neural Networks Algorithm on Landsat 8 and Sentinel-2A Imagery
Abstrak: Teknologi pengindraan jauh dengan wahana satelit dan dengan berbagai resolusi sensor semakin berkembang baik spektral, spasial maupun dalam resolusi radiometrik dan temporalnya. Disisi lain, teknologi ini memiliki keterbatasan khususnya dalam pemrosesan dan analisis data. Klasifikasi data pengindraan jauh sebelumnya banyak menggunakan algoritma maximum likelihood, dan belakangan ini menggunakan algoritma logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menguji akurasi algoritma klasifikasi maximum likelihood, logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan pada citra Landsat 8 dan Sentinel 2A untuk klasifikasi habitat dasar perairan dangkal. Lokasi penelitian di Pulau Keffing, Seram Timur, Maluku. Pengamatan habitat bentik secara in situ dilakukan dengan menggunakan transek kuadran (1x1 meter), kamera bawah air, sabak dan roll meter. Jumlah titik pengamatan lapangan sebanyak 380 titik, yang terdiri dari 190 titik untuk input dalam klasifikasi dan 190 titik input dalam uji akurasi. Pengolahan citra dilakukan dengan koreksi geometrik, atmosferik dan koreksi kolom air. Koreksi kolom air dengan metode depth invariant index (DII). Asnalisis data citra dengan menerapkan algoritma maximum likelihood, logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Uji akurasi menggunakan confusion matrix dengan menghitung overall accuracy, producer accuracy dan user accuracy. Berdasarkan hasil klasifikasi diperoleh enam kelas habitat dasar perairan dangkal yaitu karang, lamun, lamun campur pasir, pasir, rubble dan rubble campur karang. Hasil klasifikasi algoritma jaringan syaraf tiruan (JST) dengan menerapkan koreksi kolom air (DII) pada citra sentinel 2A diperoleh nilai overall accuracy yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma maximum likelihood dan logika fuzzy yaitu sebesar 82,63%. Akurasi terendah yaitu 65,79% diperoleh dengan menggunakan algoritma Maximum Likelihood (MLH) pada citra Landsat 8 tanpa koreksi kolom air DII. Perbedaan resolusi spasial kedua citra satelit yang digunakan juga mempengaruhi hasil akurasi, di mana citra sentinel 2A memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan citra Landsat 8. Nilai akurasi klasifikasi dengan penerapan koreksi kolom air menggunakan DII juga memperlihatkan adanya peningkatan akurasi terhadap ketiga algoritma tersebut. Penelitian ini menunjukan bahwa citra Landsat 8 dan Sentinel 2A dapat digunakan untuk mengidentifikasi habitat dasar perairan dangkal pulau Keffing dengan baik menggunakan ketiga algoritma tersebut., Remote sensing technologies using satellite platforms with different sensor resolutions (spectral, spatial, radiometric and temporal resolutions) are increasingly developed. However, the technologies still has limitations, especially in term of image processing and analysis. The classification of remote sensing data is generally performed using the maximum likelihood algorithm, and recently fuzzy logic algorithms and artificial neural networks. This study aimed to apply the maximum likelihood classification algorithm, fuzzy logic, and artificial neural networks on Landsat 8 and Sentinel 2A images for benthic habitat classification. The research location was on Keffing Island, East Seram, Maluku. In situ observations of benthic habitats were carried out using quadrant transects (1x1 meter), underwater camera, slate and roll meter. The number of field observation points is 380 points, consisting of 190 points for input in the classification and 190 input points in the accuracy test. Image processing is carried out with geometric, atmospheric and water column corrections. Correction of the water column using depth invariant index (DII) method. Image data analysis by applying maximum likelihood algorithm, fuzzy logic and artificial neural network. The accuracy
Keyword: Habitat bentik, JST, Logika Fuzzy, MLH, Pulau Keffing

Judul: Approximation of the Median of Poisson Distribution Using the Relation of Poisson-Gamma Distribution
Abstrak: A major drawback of median is that median cannot usually be defined in closed form, even in the cases where their distribution functions are known. This study gives an approximation of the closed form for the median of the Poisson distribution by using the relation of Poisson-Gamma distribution. The approximation uses elementary techniques based on the monotonicity of certain sequences involving tail probabilities of the Poisson distribution and the Central Limit Theorem. Furthermore, a closed form expression for the mean absolute deviation 􀜧|􀜰􀰒 􀵆 􀜯􀝁􀝀􁈺􀜰􀰒􁈻| is also studied. The median is relevant because of the fact that it minimizes the mean absolute deviation of a Poisson random variable (􀜰􀰒􁈻 by considering median as central tendency.
Keyword: