Judul: Identifikasi dan Klasifikasi Mangrove Menggunakan Data Drone Multispektral di Desa Mundupesisir, Kabupaten Cirebon, Jawa Barat
Abstrak: Ekosistem mangrove merupakan salah satu ekosistem yang memiliki peranan penting terhadap kehidupan di wilayah pesisir. Salah satu daerah yang terdapat kawasan hutan mangrove adalah kawasan Desa Mundupesisir Kabupaten Cirebon, Jawa Barat. Seiring dengan perkembangan teknologi penginderaan jauh, pemotretan foto udara menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) menjadi salah satu teknologi alternatif untuk mendapatkan citra dengan resolusi spasial tinggi tetapi dengan biaya yang relatif rendah. Pendekatan yang dapat digunakan dalam pengolahan citra UAV Multispektral (drone multispektral) adalah pendekatan berbasis piksel dengan menggunakan Algoritma Spectral Angle Mapper (SAM). Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk mengidentifikasi pola spektral yang terekam oleh drone multispektral. Klasifikasi menggunakan algoritma Spectral Angle Mapper menghasilkan 4 kelas yang teridentifikasi yaitu Avicennia sp., Rhizophora sp., badan air, serta lahan terbangun dengan menghasilkan nilai OA sebesar 83.333%. Pola reflektan yang didapatkan dari setiap objek yang terklasifikasi memiliki kemiripan pola spektral dengan pola spektral yang diukur langsung dengan alat spektrometer. Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi pola spektral dari setiap objek yang terekam adalah warna, tone, kedalaman dari suatu objek, kandungan material di dalamnya, serta jenis dasar permukaannya
Keyword: ekosistem mangrove, Drone Multispektral, Mundupesisir

Judul: Mangrove Vegetation Mapping Using Sentinel-2A Satellite Data Utilizing MVI and NDVI Algorithms on Cirebon Coast
Abstrak: Kondisi ekosistem mangrove yang telah menurun di Desa Mundupesisir, Kecamatan Mundu, Kabupaten Cirebon, Jawa Barat akibat dari kegiatan antropologis. Hal tersebut memunculkan urgensi pemantauan ekosistem mangrove agar kerusakan tidak memburuk. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan sebaran, kerapatan, dan luasan mangrove di Desa Mundupesisir menggunakan citra Sentinel-2A. Terdapat 2 algoritma yang digunakan, yaitu algoritma Mangrove Vegetation Index (MVI) dan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Algoritma MVI digunakan untuk membedakan vegetasi mangrove dan bukan mangrove dengan nilai ambang batas 2.374–19.409. Algoritma NDVI digunakan untuk memetakan sebaran kerapatan mangrove. Klasifikasi menggunakan metode maximum likelihood menghasilkan 3 kelas kerapatan mangrove dengan total luas 23.07 hektar. Kelas kerapatan tersebut terdiri dari kelas rapat (21.31 ha), sedang (0.67 ha), dan jarang (1.07 ha). Uji akurasi menggunakan metode confusion matrix terhadap kerapatan mangrove yang menghasilkan nilai akurasi keseluruhan sebesar 94.52% dengan nilai koefisien kappa sebesar 0.97. Uji korelasi statistik dari persentase tutupan kanopi mangrove antara nilai NDVI dan data lapang menghasilkan nilai koefisien korelasi (r) yaitu 0.882 serta nilai koefisien determinasi (R2) yaitu 0.778., The condition of the mangrove ecosystem had declined in Mundupesisir Village, Mundu District, Cirebon Regency, West Java due to anthropological activities. This raised the urgency of monitoring the mangrove ecosystem so that damage did not worsen. This research aimed to map the distribution, density, and extent of mangroves in Mundupesisir Village using Sentinel-2A imagery. There were 2 algorithms used, namely the Mangrove Vegetation Index (MVI) algorithm and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The MVI algorithm was used to differentiate mangrove and non-mangrove vegetation with a threshold value of 2.374–19.409. The NDVI algorithm was used to map the distribution of mangrove density. Classification using the maximum likelihood method produced 3 classes of mangrove density with a total area of 23.07 hectares. These density classes consisted of dense (21.31 ha), medium (0.67 ha), and sparse (1.07 ha). The accuracy test using the confusion matrix method for mangrove density resulted in an overall accuracy value of 94.52% with a kappa coefficient value of 0.97. The statistical correlation test of the percentage of mangrove canopy cover between NDVI values and field data produced a correlation coefficient (r) value of 0.882 and a coefficient of determination (R2) value of 0.778.
Keyword: NDVI, MVI, Threshold, Cirebon Coast, Sentinel-2A

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: