Judul: Analisis Reflektansi Spektral Lamun Dari Hasil Pengukuran In Situ Menggunakan Spektrometer Dan Citra Satelit Worldview-2 Di Pulau Tunda Serang, Banten
Abstrak: Pemanfaatan teknologi satelit penginderaan jauh (remote sensing) sangat berkembang untuk identifikasi dan memantau sumberdaya alam wilayah pesisir, seperti lamun. Terdapat kesulitan dan permasalahan khusus dalam pemanfaatan teknologi penginderaan jauh untuk klasifikasi habitat perairan laut, yaitu pengaruh permukaan dan kolom perairan terhadap reflektansi dasar. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Menganalisis panjang gelombang penciri dalam spektrum elektromagnetik yang dapat digunakan untuk membedakan jenis lamun yang berbeda; (2) menganalisis panjang gelombang penciri untuk membedakan jenis lamun yang berbeda; (3) memisahkan kelas bentik habitat dengan algoritma Support Vector Machine (SVM), dan mengelompokkan lamun berdasarkan pustaka spektral untuk menghasilkan kelas lamun hingga tingkat spesies menggunakan algoritma Spectral Angle Mapper (SAM). Penelitian dilaksanakan di ekosistem lamun Pulau Tunda, Banten pada bulan Agustus 2014 dan dilanjutkan bulan Maret 2015. Akuisisi citra WorldView-2 pada tanggal 25 Agustus 2013. Reflektansi spektral lamun diukur menggunakan spektrometer USB4000. Citra satelit di koreksi atmosferik dan dilakukan transformasi menggunakan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), dan Depth Invariant Index (DII). Algoritma klasifikasi berbasis piksel yang digunakan adalah SVM untuk kelas lamun dan non-lamun, SAM dengan penerapan pustaka spektral untuk menghasilkan kelas lamun hingga tingkat spesies. Terdapat lima jenis lamun di Pulau Tunda yakni Enhalus acoroides, Cymodocea rotundata, Cymodocea serrulata, Thalassia hemprichi, dan Halophila ovalis. Hasil pengukuran reflektansi lamun menggunakan spektrometer menunjukkan dua puncak di panjang gelombang 500-650 nm (saluran hijau) dan 700-750 nm (merah tepi) dengan nilai tertinggi 22% di puncak pertama dan 14% di puncak kedua, dan berbeda secara signifikan antar jenis lamun. Panjang gelombang penciri yang dapat dikembangkan untuk identifikasi spesies lamun yaitu hijau, kuning, merah tepi, dan NIR-2. Akurasi pemetaan lamun berbeda untuk setiap proses klasifikasi, dimana kombinasi NDVI dengan SVM menunjukkan akurasi terendah (35.09%) sedangkan DII dengan SVM menghasilkan akurasi tertinggi (76.4%). Penggunaan algoritma klasifikasi SAM dengan pustaka spektral dari citra 8 dan 4 saluran menghasilkan akurasi 35.6% dan 41.86%. Hasil analisis Kappa yang membandingkan matriks kesalahan tidak terdapat perbedaan signifikan. Pemetaan spesies lamun menggunakan Worldview-2 masih membutuhkan studi dan pengembangan lebih lanjut karena beberapa kombinasi algoritma yang dikembangkan dalam penelitian ini menunjukkan hasil yang signifikasn dan akurasi yang rendah.
Keyword: lamun, reflektansi spektral, klasifikasi citra, Pulau Tunda, WorldView-2

Judul: Aplikasi Berbagai Algoritma untuk Pemetaan Ekosistem Padang Lamun Menggunakan Data Citra Satelit Resolusi Tinggi di Perairan Sulawesi Selatan
Abstrak: Ekosistem lamun memiliki peranan yang sangat penting di perairan pesisir dan bersifat dinamis terhadap perubahan lingkungan. Perubahan lingkungan dapat mempengaruhi pertumbuhan, kesehatan, dan luasan tutupan lamun. Untuk mengetahui dinamika ekosistem lamun, diperlukan suatu pemantauan atau monitoring terhadap kondisi ekosistem lamun dan hal ini dapat dilakukan melalui pemetaan sebaran ekosistem lamun menggunakan teknologi penginderaan jauh. Pemetaan dengan menggunakan data satelit menjadi pilihan yang efektif untuk mengetahui dinamika luasan dan sebaran ekosistem lamun di perairan Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah (1) mengetahui sebaran jenis dan luasan ekosistem lamun di perairan Sulawesi Selatan, (2) mempelajari dinamika sebaran dan luasan ekosistem lamun di perairan Sulawesi Selatan, (3) membandingkan beberapa metode klasifikasi berbasis piksel dan objek untuk meningkatkan akurasi pemetaan dinamika ekosistem lamun, dan (4) menghasilkan peta kondisi tutupan dan luasan ekosistem lamun di perairan Sulawesi Selatan. Penelitian ini dilaksanakan di perairan Sulawesi Selatan khususnya di sekitar perairan pulau Pajenekang dan pulau Gusung. Pengambilan data lapangan dilakukan padan bulan Agustus-September 2018. Citra satelit yang digunakan adalah SPOT 6 dengan waktu akuisisi 2 September 2013, 14 Oktober 2016, dan SPOT 7 dengan waktu akuisisi 26 Desember 2015, 27 Maret 2017, dan 21 Agustus 2018. Data hasil klasifikasi citra satelit dan data lapangan dianalisis untuk melihat perubahan luasan dan kondisi dari ekosistem lamun dengan menggunakan metode klasifikasi berbasis piksel dan objek. Metode klasifikasi berbasis piksel dan objek kemudian diabandingkan dan diuji dengan beberapa algoritma klasifikasi seperti Support Vector Machine (SVM), Bayesian, K-Nearest Neighbour (KNN), dan Decision Tree (DT). Perbandingan kedua metode klasifikasi dan penerapan beberapa algoritma klasifikasi digunakan untuk mendapatkan hasil pemetaan lamun yang lebih akurat. Berdasarkan hasil peneltiian, ditemukan 5 jenis lamun yaitu Enhalus acoroides, Thalassia hemprichii, Cymodocea rotundata, Syringodium isoetifolium, dan Halodule uninervis di perairan sekitar pulau Pajenekang dan 7 jenis lamun yaitu Enhalus acoroides, Thalassia hemprichii, Cymodocea rotundata, Syringodium isoetifolium, Halodule uninervis, Halophila ovalis dan Thalassodendron ciliatum di sekitar perairan pulau Gusung, perairan Sulawesi Selatan. Klasifikasi pemetaan ekosistem habitat bentik (level 2) dan habitat (tutupan) lamun (level 3) menggunakan metode OBIA dengan perlakuan koreksi kolom air dan tanpa koreksi kolom air serta menggunakan beberapa algoritma klasfikasi (SVM, Bayes, KNN, dan DT) menunjukkan hasil nilai tingkat akurasi yang tidak berbeda nyata. Namun demikian, dari empat algoritma yang digunakan, algoritma Bayes tanpa koreksi kolom air memberikan nilai akurasi tertinggi untuk pemetaan habitat bentik (level 2) sebesar 70,36% dan habitat (tutupan) lamun (level 3) sebesar 66,47%. Perbandingan klasifikasi OBIA dan piksel pada kedua lokasi penelitian menghasilkan akurasi optimum pada OBIA menggunakan algoritma Bayes. Hal ini dikarenakan OBIA dapat mengklasifikasikan objek tidak hanya dari aspek spektral, tetapi juga dapat mengkelaskan secara spasial. Selain itu klasifikasi OBIA dapat meningkatkan segmentasi objek dalam mengakomodasi data yang memiliki tingkat heterogenitas tinggi. Hasil penelitian ini juga menunjukkan terjadinya perubahan luasan lamun yang ditandai dengan berkurangnya luasan lamun di sekitar perairan pulau Pajenekang sebesar 6,4 % dengan koreksi kolom air, 7,6% tanpa koreksi kolom air dan di sekitar perairan pulau Gusung sebesar 10,8% dengan koreksi kolom air, 11,8% tanpa koreksi kolom air selama 5 tahun terakhir (2013-2018).
Keyword: lamun, klasifikasi, berbasis objek, piksel, akurasi

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: