Judul: Model Sistem Monitoring Tangki CST Berbasis IoT dengan Mekanisme Pengolahan Citra dan Displacer
Abstrak: Pemantauan tebal lapisan minyak penting dilakukan karena mempengaruhi kadar kotoran di overflow. Saat ini pengukuran tebal lapisan minyak pada tangki CST masih dilakukan secara manual oleh operator menggunakan selang bening atau gelas penduga. Data pemantauan diukur setiap 2 jam sekali oleh operator di atas tangki yang panas. Data yang dihasilkan tidak kontinu, input data secara manual, serta mengharuskan operator hadir secara on-site. Pengukuran tebal lapisan fluida dapat digantikan dengan penggunaan kamera atau dengan sensor berat menggunakan load cell. Penelitian ini bertujuan merancang bangun model sistem monitoring ketebalan lapisan fluida pada tangki CST dengan berbasis IoT. Penelitian ini terdiri beberapa tahapan, antara lain : Identifikasi dan perumusan masalah, perancangan fungsional sistem monitoring, perancangan struktural hardware, pengujian dan kalibrasi hardware perancangan arsitektur software, dan pengujian kinerja sistem monitoring. Hasil pengukuran membuktikan variasi metode pengolahan citra tanpa objek referensi memiliki kinerja terbaik diukur dari akurasi 95,7%, durasi olah data 0,04 detik, durasi transfer data 2,5 detik, dan komponen yang lebih sedikit, namun metode ini sensitif terhadap perubahan posisi kamera. Penambahan objek referensi mampu mengkompensasi perubahan posisi kamera, namun pendeteksian objek referensi yang tidak tepat menyebabkan rendahnya akurasi yaitu sebesar 88,91% dan peningkatan durasi olah menjadi 0,09 detik. Metode displacer dapat diterapkan, apabila tidak memungkinkan pengolahan citra dilakukan. Metode displacer tunggal berkinerja cukup baik dengan akurasi hingga 90,05% dengan diameter 50 mm, namun metode displacer tunggal sensitif terhadap perubahan suhu sehingga membutuhkan pengkoreksi dari persamaan densitas atau dari displacer kalibrasi. Penggunaan displacer kalibrasi dan persamaan densitas terbukti mampu mengkompensasi perubahan suhu fluida. Data pengukuran tersebut disimpan pada server Google Spreadsheet, kemudian ditampilkan pada aplikasi monitoring yang telah dibuat., Monitoring the thickness of the oil layer is important because it affects the level of dirt in the overflow. Currently, the measurement of the thickness of the oil layer in the CST tank is still carried out manually by the operator using a clear hose or measuring cup. Monitoring data is measured every 2 hours by the operator on a hot tank. The data generated is not continuous, input data manually, and requires the operator to be present on-site. The thickness measurement of the fluid layer can be replaced by the use of a camera or by a weight sensor using a load cell. This study aims to design a model of a fluid layer thickness monitoring system in a CST tank based on IoT. This research consists of several stages, including: Identification and formulation of problems, functional design of monitoring systems, structural hardware design, hardware testing and calibration of software architecture design, and monitoring system performance testing. The measurement results prove that variations in image processing methods without reference objects have the best performance measured from 95.7% accuracy, data processing duration 0.04 seconds, data transfer duration 2.5 seconds, and fewer components, but this method is sensitive to changes in position. camera. The addition of a reference object is able to compensate for changes in camera position, but the detection of an inappropriate reference object causes a low accuracy of 88.91% and an increase in processing duration to 0.09 seconds. The displacer method can be applied, if it
Keyword: CST, Calibration displacer, Google Spreadsheet, Monitoring oil, Reference object image processing

Judul: Aplikasi metode tekstur analisis pada deteksi dan monitoring tumpahan minyak (oil Spill) dengan menggunakan citra radar ER-2: Studi kasus tumpahan minyak di Pantai Utara Pulau Batam (Selat Singapura) Bulan Oktober 2000
Abstrak: Minyak merupakan suatu senyawa hidrokarbon yang memiliki sifat meng- apung apabila berada di air. Adanya pencemaran minyak di air dapat bersifat kronis dan akut. Pencemaran kronis terutama dihasilkan dari kegiatan rumah tangga, indus- tri, kegiatan perkapalan di pelabuhan serta industri perminyakan. Pencemaran akut terutama dihasilkan dari tumpahan minyak (oil spill) dalam jumlah yang besar, seper- ti tumpahan minyak dari tanker (Pariwono, 1996 dalam Susanti, 2002). Oleh sebab itu diperlukan suatu "early warning system" atau pemberitahuan secara dini untuk penentuan diperlukan atau tidaknya aksi penanggulangan. Selain itu juga untuk menentukan tingkat penanggulangan yang diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji metode analisis tekstur dalam peng- olahan citra RADAR untuk deteksi dan monitoring tumpahan minyak di Laut, mem- buat informasi spasial referensi daerah tumpahan minyak, sebagai salah satu infor- masi dini dalam penanggulangan tumpahan minyak, dan membuat referensi dampak tumpahan minyak terhadap lingkungan nasional. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Februari hingga maret 2004 bertempat di Pusat Pengembangan Penginderaan Jauh - Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (PUSBANGJA - LAPAN) Pasar Rebo, Jakarta. Digunakan metode analisis tekstur. Metode ini terbagi atas dua tahap, yang terdiri dari beberapa langkah di tiap tahapannya, yaitu, Karakterisasi Tekstur Kelas, yang mencakup langkah-langkah se- bagai berikut (1) Cropping Kelas (30x30 piksel); (2) Speckel Noise Removal; (3) Transformasi Tekstur; (4) Analisis Statistik (5) Algoritma Klasifikasi, dan Klasifikasi Tekstur Citra, yang mencakup langkah-langkah sebagai berikut (1) Citra Utuh; (2) Speckel Noise Removal, (3) Transformasi Tekstur, (4) Klasifikasi Tekstur, (5) Peta. Pada tahap karakterisasi citra dipotong tiap kelasnya minyak dan non minyak sebesar 30x30 piksel. Penentuan kelas ditentukan dengan mencirikan citra RADAR terhadap amplitudo respon pancaran baliknya dari tiap kelas. Kemudian tiap kelas- nya dilakukan filtering (Speckel Noise Removal) dengan menggunakan empat filter, yaitu (1) Frost, (2) Gamma; (3) Lee; (4) Lee-Sigma. Kemudian dilakukan transforma- si menggunakan 2 operator, yaitu (1) Ragam; dan (2) Kemenjuluran. Analisis Statistik dilakukan dan didapatkan untuk filter nilai tumpang tindih antar kelas terkecil diperoleh filter Lee, dan Operator Analisis Tekstur Ragam mampu memisahkan kedua kelas ini. Kemudian ditentukan algoritma klasifikasinya. Pada tahap klasifikasi tekstur dilakukan filtering dan transformasi citra secara utuh dengan menggunakan Filter Lee dan Operator Ragam. Algoritma digunakan untuk mendapatkan citra klasifikasi. Dari citra klasifikasi ini dibuat Citra referensi Daerah Tumpahan Minyak.
Keyword: Pencemaran laut

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: