Judul: Klasifikasi Habitat Dasar Perairan Dangkal Berbasis Objek dan Piksel Menggunakan Citra Multispektral Sentinel-2 dan dengan Aplikasi Berbagai Algoritma di Perairan Pulau Lancang dan Karang Lebar
Abstrak: Pemanfaatan pengindraan jauh untuk mendeteksi atau memetakan wilayah pesisir dengan klasifikasi berbasis objek dan piksel dapat menghasilkan informasi yang berguna. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan habitat dasar perairan dangkal menggunakan metode object based image analyses (OBIA) dan piksel dengan algoritma support vector machine (SVM), decision tree (DT), random forest (RF), k-nearest neighbour (KNN), dan maximum likelihood (MLH) di Pulau Lancang dan Karang Lebar. Pengamatan lapang dilakukan di perairan perairan Pulau Lancang dan Karang Lebar, Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu, DKI Jakarta, pada bulan Maret 2020. Bahan yang digunakan adalah citra multispektral Sentinel-2 dengan resolusi spasial 10x10 meter yang diakuisisi pada tanggal 10 Maret 2020. Metode penelitian yang digunakan terdiri pra-pemrosesan citra (masking dan koreksi atmosferik), pengamatan habitat bentik, klasifikasi citra metode OBIA dan berbasis piksel, serta uji akurasi. Penerapan metode OBIA dilakukan dengan teknik klasifikasi multiskala yang dibagi menjadi 2 level yaitu reef level (level 1) dan habitat bentik (level 2). Skala segmentasi yang digunakan adalah skala 50 pada level 1 lalu pada level 2 menggunakan skala 10 untuk perairan Pulau Lancang dan skala 15 untuk perairan Karang Lebar. Algoritma machine learning diterapkan pada klasifikasi level 2. Skema klasifikasi yang digunakan menghasilkan enam kelas habitat bentik yaitu karang, lamun, pasir, pasir lamun, pasir rubble dan rubble. Akurasi keseluruhan tertinggi klasifikasi metode OBIA di perairan Karang Lebar adalah 84,26% menggunakan algoritma SVM, lalu akurasi keseluruhan tertinggi pada klasifikasi metode piksel sebesar 74,54% menggunakan algoritma SVM. Di perairan Pulau Lancang didapatkan hasil akurasi keseluruhan tertinggi untuk klasifikasi metode OBIA adalah 80% dengan algoritma SVM dan 72,38% pada klasifikasi berbasis piksel menggunakan algoritma SVM. Kelas habitat karang mendominasi perairan pulau Lancang dan tersebar pada tubir perairan, sedangkan kelas habitat rubble yang memiliki luas area terkecil dan tersebar di bagian utara pulau Lancang. Kelas habitat pasir mendominasi dan tersebar hampir merata pada seluruh bagian perairan dangkal Karang Lebar. Kelas habitat rubble pada perairan Karang Lebar memiliki luas terkecil dan tersebar pada utara perairan Karang Lebar. Penerapan algoritma machine learning pada klasifikasi metode OBIA secara umum mampu memberikan nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan klasifikasi berbasis piksel. Algoritma SVM menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan algoritma lainnya. Nilai akurasi yang lebih tinggi di perairan Karang Lebar dibandingkan nilai akurasi di perairan pulau Lancang disebabkan tingkat kekeruhan di perairan Pulau Lancang lebih tinggi dibandingkan perairan Karang Lebar.
Keyword: habitat bentik, Gugus Karang Lebar, Pulau Lancang, OBIA

Judul: Klasifikasi Habitat Bentik Perairan Dangkal Berbasis Objek dan Analisis Karakteristik Oseanografi Menggunakan Citra Satelit Multi Resolusi di Perairan Kepulauan Seribu.
Abstrak: Keperluan data dan informasi tentang habitat bentik sangat di perlukan untuk menjaga dan melestarikan ekosistem yang ada di perairan. Pengumpulan data dari distribusi, kondisi dan luasan habitat bentik membutuhkan waktu dan biaya yang cukup mahal jika dilakukan secara manual. Penggunaan teknologi penginderaan jauh merupakan metode alternatif dan komplementer yang dapat memecahkan masalah tersebut. Metode OBIA (Object Based Image Analysis) merupakan metode yang telah banyak digunakan untuk pemetaan habitat bentik yang proses klasifikasinya tidak hanya mempertimbangkan aspek spektral namun juga aspek spasial objek. Penelitian ini dilakukan pada tiga lokasi di Kepulauan Seribu yaitu, Pulau Sebaru besar, Pulau Karang Lebar dan Pulau Lancang. Ketiga pulau tersebut memiliki karakteristik perairan, luas dan kedalaman perairan yang berbeda. Penelitian ini menggunakan citra yang memiliki resolusi yang berbeda, yaitu Citra Worldview 2, Citra SPOT 6 dan Sentinel 2B. Penggunaan ketiga citra tersebut untuk mengetahui kemampuan masing - masing citra dalam memetakan habitat perairan dangkal di kualitas perairan yang berbeda dan apakah Citra Sentinel 2B yang merupakan citra yang mudah didapatkan dan bersifat open source dapat menjadi alternatif dalam pemetaan habitat bentik perairan dangkal. Penelitian ini juga menggunakan 3 tiga algoritma klasifikasi yaitu SVM, KNN dan DT yang diterapkan pada tiga citra dengan resolusi yang berbeda. Habitat bentik perairan dangkal Pulau Sebaru Besar, Pulau Karang Lebar dan Pulau Lancang dapat dipetakan dengan baik dengan menggunakan Citra Worldview 2, SPOT 6 dan Sentinel 2B berdasarkan klasifikasi berbasis objek (OBIA). Tinggi resolusi citra satelit yang digunakan akan meningkatkan hasil akurasi dalam pemetaan habitat bentik perairan dangkal, semakin tinggi citra resolusi maka semakin tinggi akurasi yang dihasilkan. Secara umum pemetaan habitat bentik dapat dipetakan dengan baik dengan algoritma KNN menggunakan Citra Worldview 2, Citra SPOT 6 dan Citra Sentinel 2B. Tinggi konsentrasi Chl-a dan Total Suspended Solid belum dapat dikatakan mempengaruhi rendahnya akurasi dalam pemetaan habitat bentik perairan dangkal.
Keyword: OBIA, SVM, KNN, DT, Citra Multiresolusi

Judul: Pengaruh Pairing pada Isotop Sn dengan Menggunakan Pemodelan Sembilan Tingkat Energi
Abstrak: Formation of the neutron-rich tin isotopes (Sn isotopes) is the one of the interesting topics in the field of nuclear reaction, especially regarding the stability of the heavy nuclei. Calculations of total energy using the BCS approach using five energy levels can only calculate the total energy up to Sn50132. On the other hand, the experiment continues and has exceeded the formation of isotopes. Therefore, there is need for a new model to accomadate more neutrons. In this research, Sn isotopes is modelled using nine energy levels and constant interaction potential to explain the pairing phenomenon up to Sn50154. However, to obtain more accurate results, other methods to minimize the differences with the experimental results are clearly needed here.
Keyword: