Judul: Prediksi Redaman Gelombang Menggunakan Rancangan Drag Tekanan Green Belt Mangrove (GBM) pada Persamaan Air Dangkal (PAD)-Dasar Laut Rata (DLR) dengan Pendekatan Numerik
Abstrak: Berbagai fenomena alam yang banyak terkait dengan gelombang, di antaranya adalah bunyi, cahaya, pergerakan air laut, aliran sungai, riak pada air kolam, dan contoh-contoh lain yang banyak terjadi dalam kehidupan sehari-hari. Salah satu jenis gelombang yang banyak dikaji adalah gelombang tsunami, yang mana gelombang tsunami ini memiliki periode gelombang yang sangat besar dan gelombangnya tidak mudah hilang ataupun tereduksi. Gelombang tsunami dapat menghantam pantai dengan energi yang sangat besar sehingga mengakibatkan area sekitar pantai mengalami kerusakan yang sangat luas. Salah satu upaya untuk meredam gelombang adalah dengan adanya keberadaan hutan mangrove yang berfungsi meminimalisir kerusakan pantai. Dalam penelitian ini, upaya untuk memprediksi redaman gelombang dilakukan dengan merancang drag tekanan Green Belt Mangrove (GBM) pada Persamaan Air Dangkal (PAD) untuk kasus Dasar Laut Rata (DLR). Persamaan yang merepresentasikan gelombang diterapkan melalui PAD untuk kasus DLR (PAD-DLR), sedangkan redaman gelombang dibangun melalui PAD-DLR dengan menerapkan drag tekanan fluida pada GBM yang tergantung pada koefisien drag dan luas GBM, dinamakan PAD-GBM-DLR. Solusi numerik PAD-DLR dan PAD-GBM-DLR diselesaikan dengan menggunakan Metode Beda Hingga. Adapun simulasi yang dilakukan guna menggambarkan perilaku gelombang dari solusi numerik PAD-DLR dan PAD-GBM-DLR. Pada penelitian ini telah diperoleh hasil prediksi redaman gelombang terhadap GBM melalui simulasi PAD-GBM-DLR. Berdasarkan hasil analisis pada simulasi yang telah dilakukan, Redaman Amplitudo Gelombang (RAG) dan Redaman Kecepatan Gelombang (RKG) terbesar diberikan pada kondisi IV yang memiliki nilai luas GBM dan koefisien drag GBM yaitu dan . Oleh sebab itu, semakin banyak dan besar nilai luasan GBM ( ) serta semakin kecil nilai koefisen drag GBM ( ) yang diberikan, maka redaman gelombang semakin membesar, begitupun sebaliknya.
Keyword: green belt mangrove, metode beda hingga, persamaan air dangkal, simulasi

Judul: Pemetaan Batimetri dan Karakteristik Dasar Perairan Dangkal di Perairan Pulau Dangar-Propinsi NTB dengan Data Satelit Penginderaan Jauh
Abstrak: Pembuatan peta batimetri merupakan salah satu bidang kajian hidrografi. Batimetri adalah ukuran dari tinggi rendahnya dasar iaut yang merupakan sumber informasi utama mengenai dasar laut. Perubahan kondisi hidrografi di wiiayah perairan laut dan pantai, disamping disebabkan oleh faktor alam, juga disebabkan oleh fenomena perubahan penggunaan lahan di wilayah tersebut dan proses-proses yang terjadi di wilayah hulu sungai. Terbawanya berbagai material partikel dan kandungan padatan tersuspensi oleh aliran sungai semakin mempercepat proses pendangkalan di perairan pantai. Berdasarkan hal tersebut, perlu dilakukan suatu upaya pengkajian yang berkaitan dengan faktor-faktor keselamatan pelayaran, salah satunya adalah pengukuran kedalaman perairan. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh dapat digunakan untuk mendapatkan informasi kondisi hidro oseanografi secara cepat dengan cakupan wilayah yang luas. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan karakteristik dasar perairan Pulau Dangar menggunakan algoritma Lyzenga 78, membandingkan algoritma Lyzenga 75 dan Bierwirth '93 yang dipakai untuk pendugaan kedalaman perairan dangkal di perairan Pulau Dangar-NTB serta memetakannya menggunakan salah satu algoritma yang terpilih. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Landsat-7 dengan sensor Enhanced Thematic MapperPlus (ETM+) tanggal perekaman 13 September 2000 yang telah dikoreksi geometrik dan radiometrik, selanjutnya diolah di Laboratorium Penginderaan Jauh Teknologi Inventarisasi Sumber Daya Alam-BPPT, Jakarta. Peta sebaran karakteristik dasar perairan Pulau Dangar diperoleh 6 kelas yaitu kelas darat, laut dalam, pasir, karang hidup, karang mati dan lamun. Berdasarkan perhitungan terhadap nilai digital kanal 1 dan 2 Pulau Dangar, diperoleh koefisien atenuasi di perairan tersebut (ki/kj) sebesar 0.796, sehingga persamaan pada transformasi Lyzenga 78 adalah Y = In TM1 - (0.796) ln TM2. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa terumbu karang mendominasi karakteristik dasar perairan dan menempati 7.119 % (dengan pembagian 5.174 % karang hidup dan 1.945 % karang mati). Sebaran terumbu karang tersebut terkonsentrasi di pesisir Pulau Dangar. Jenis transformasi yang sesuai dengan daerah penelitian adalah algoritma Lyzenga 75 dengan nilai korelasi 0.81 dibandingkan dengan algoritma Bierwirth yang nilai korelasinya 0.73. Nilai korelasi ini diperoleh dari informasi kedalaman air dengan mencari relasinya yaitu dari nilai digital pada citra hasil transformasi. Algoritma Lyzenga 75 yang menggunakan kanal tunggal dapat melakukan penetrasi ke dalam tubuh air dan merupakan panjang gelombang optimum. Perhitungan RMS (tingkat kesalahan) dari kedua jenis transformasi untuk pemetaan estimasi kedalaman adalah 0.27 untuk transformasi Lyzenga 75 dan 0.28 untuk transformasi Bierwirth '93. Pembagian kedalaman hanya dapat diinterpretasikan hingga kedalaman 16 meter, lebih dari itu gelombang elektromagnetik tidak dapat digunakan lagi dikarenakan faktor kekeruhan dan merupakan laut dalam yang tidak dapat ditembus kedalamannya oleh sensor. Selisih kedalaman dugaan dengan kedalaman sesungguhnya menghasilkan selisih yang positif sehingga dapat dikatakan bahwa hasil penelitian ini underestimate, artinya kedalaman dugaan yang dihasilkan pada peta lebih kecil dari kedalaman sesungguhnya dan masih dapat digunakan untuk keselamatan pelayaran. Secara umum dapat dikatakan pemanfaatan satelit Landsat - ETM+ untuk pemetaan estimasi kedalaman hanya dapat digunakan pada daerah dangkal dan jernih. Perbandingan pemanfaatan penggunaan kedua algoritma untuk pemetaan substrat yaitu algoritma Lyzenga 75 sesuai untuk substrat lamun dengan nilai korelasi 0.91 sedangkan algoritma Bierwirth '93 sesuai untuk pemetaan substrat karang dengan nilai korelasi 0.88. Nilai korelasi pada substrat pasir sangat kecil yaitu 0.14 pada algoritma Lyzenga 75 dan 0.23 pada algoritma Bierwirth '93. Hal ini
Keyword: 

Judul: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: