Judul: Pengembangan Metode Klasifikasi Substrat Dasar Laut Menggunakan Data Multibeam Echosounder
Abstrak: Informasi mengenai tipe substrat dasar laut dapat digunakan secara luas, baik oleh para ahli kelautan untuk mengkaji habitat bagi hewan bentik, maupun oleh para pelaku industri, bahkan militer. Dibalik manfaat dari dasar laut, penelitian tentang dasar laut ini lebih kompleks dibandingkan aplikasi dari teknologi hidroakustik lainnya. Berbagai kendala seperti: permukaan dasar laut yang tidak rata, absorpsi di dalam sedimen lebih besar dibandingkan di kolom perairan, serta adanya penghambur sinyal akustik lain yang berada di permukaan maupun di dalam sedimen menjadikan kajian mengenai dasar laut menjadi tantangan tersendiri, namun juga menarik untuk dilakukan. Tujuan dari penelitian ini secara garis besar adalah untuk menghasilkan peta klasifikasi tipe sedimen dasar laut Teluk Jakarta menggunakan beberapa metode klasifikasi yang sudah ada dan yang dikembangkan dalam penelitian ini. Penelitian ini dilakukan pada tanggal 30 Oktober hingga 5 November 2016 di perairan Pulau-G, Teluk Jakarta. Pada penelitian ini akan diterapkan dua teknik klasifikasi, yaitu teknik klasifikasi tidak terbimbing (unsupervised classification) dan teknik klasifikasi terbimbing (supervised classification). Teknik klasifikasi tidak terbimbing yang digunakan adalah metode Angular Response Analysis (ARA), sedangkan teknik klasifikasi terbimbing yang akan digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dan Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor (SVKNN). Data ground truth diambil menggunakan grab sampler pada 7 titik yang tersebar di sekitar area pemeruman. Hasil yang didapatkan adalah klasifikasi sedimen dasar perarairan Pulau-G, Teluk Jakarta dengan 3 hasil berbeda dari masing-masing metode. Metode ARA menghasilkan klasifikasi dengan 9 kelas utama, yaitu kerikil, pasir kasar, pasir medium, pasir halus, pasir berlanau, pasir berlumpur, pasir sangat halus, pasir berlempung, dan lanau. Nilai akurasi keseluruhan dari metode ARA adalah sebesar 48.53% dengan nilai koefisien Kappa sebesar 0.0620 yang dikategorikan ke dalam kelas poor dalam pengklasifikasiannya. Metode kedua yaitu SVM. SVM menghasilkan klasifikasi dengan 5 kelas utama, yaitu lempung, lanau halus, lanau medium, lanau kasar, dan pasir halus. Nilai akurasi keseluruhan dari metode SVM adalah sebesar 80.25% dengan nilai koefisien Kappa adalah sebesar 0.2031 yang dikategorikan ke dalam kelas fair dalam pengklasifikasiannya. Metode terakhir yaitu SV-KNN. SV-KNN menghasilkan klasifikasi dengan 5 kelas utama yang sama dengan SVM, yaitu lempung, lanau halus, lanau medium, dan pasir halus. Nilai akurasi keseluruhan dari metode SV-KNN adalah sebesar 87.38% dengan nilai koefisien Kappa sebesar 0.3093 yang dikategorikan ke dalam kelas fair dalam pengklasifikasiannya. Dari ketiga metode tersebut, dapat diketahui bahwa SV-KNN yang dikembangkan dalam penelitian ini sudah mampu mengklasifikasi tipe dasar perairan dengan baik dengan nilai akurasi yang cukup besar pula.
Keyword: Machine Learning, multibeam echosounder, Revolusi Industri 4.0, support vector machine, Teluk Jakarta

Judul: Pengukuran kedalaman dan klasifikasi dasar laut menggunakan instrumen SEA BEAM 1050 D multibeam sonar
Abstrak: Salah satu cara untuk mendapatkan informasi tentang dasar laut adalah dengan sistem akustik bawah air menggunakan instrumen multibeam sonar. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pengkajian instrumen SEA BEAM 1050 D multibeam sonar untuk pengukuran kedalaman laut dan klasifikasi dasar laut. Pengambilan data dilakukan pada tanggal 6 – 7 Juli 2008 di sekitar perairan Labuhan Maringgai (Lampung) – Bojonegara (Banten). Daerah penelitian terletak pada koordinat 5°10’00’’ LS - 6°00’00’’ LS dan 105°50’00’’ BT - 106°18’48’’ BT. Data diperoleh dengan menggunakan instrumen multibeam tipe SEA BEAM 1050 D dengan menggunakan kapal riset Baruna Jaya IV milik Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) pada saat melakukan survei keadaan pipa gas pada jalur tersebut. Pengolahan data akustik menggunakan perangkat lunak MBSystem (Multibeam System) dengan menggunakan sistem operasi linux. Klasifikasi dasar perairan dihasilkan dengan menggunakan sebaran nilai amplitudo yang dicocokkan dengan sampel coring. Setiap data sampel coring yang di peroleh memberikan informasi koordinat dan tipe substrat. Koordinat ini kemudian di overlay dengan data akustik. Hasil dari overlay nilai amplitudo ini akan diperoleh sebaran nilai dari suatu tipe substrat. Sebaran nilai inilah yang kemudian menjadi acuan untuk melakukan klasifikasi dasar perairan. Klasifikasi dasar perairan yang dilakukan meliputi 36 data akustik serta 35 data sampel coring disepanjang jalur penelitian. Hasil analisis coring dilakukan oleh pihak BPPT dimana terdapat tiga jenis tipe substrat yaitu silty clay (8 stasiun), clayey silt (17 stasiun), dan sandy silt (7 stasiun). Pengelompokan klasifikasi ini berdasarkan komposisi substrat di setiap stasiun. Berdasarkan hasil yang diperoleh dalam pendeteksian dasar perairan dapat dilihat bahwa kedalaman minimum dari perairan tersebut adalah 6,252 meter dan kedalaman maksimum adalah 68,748 meter. Ketelitian kedalaman perairan sekitar ± 0.0005 meter setiap bertambahnya kedalaman sebesar 1 meter. Kisaran nilai amplitudo untuk substrat jenis silty clay berkisar antara 311 sampai 352, substrat jenis clayey silt berkisar antara 352 sampai 399, dan substrat jenis sandy silt berkisar antara 399 sampai 428. Sepanjang jalur penelitian substrat jenis clayey silt memiliki sebaran yang cukup luas di bandingkan jenis substrat lainnya.
Keyword: Klasifikasi sedimen, Pengukuran kedalaman, Akustik kelautan, Amplitudo dasar perairan, Labuhan Maringgai, Bojonegara, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Peran nikotin dosis rendah terhadap profil glukosa darah dan insulin serta perubahan jaringan pankreas dan hati monyet ekor panjang (Macaca fascicularis) obes
Abstrak: Study of low dose nicotine intervention and its effect on blood and cellular level of obese cynomolgus monkeys has never been reported. The aims of this study were to evaluate the role of low dose nicotine on the profile of blood glucose, insulin level and cellular level alteration of pancreatic and hepatic tissue of obese cynomolgus monkey. Fourteen adult (aged 6–8 years) males cynomolgus monkeys grouped based on their Body Mass Index (BMI) into preobese (BMI=23.65–25.00) and obese (BMI ≥ 26.00) were used. Animals were grouped into four groups subsequently preobese with nicotine (pOb+), obese with nicotine (Ob+), preobese without nicotine (pOb-) and obese without nicotine (Ob-). Nicotine groups were fed with high fat diet mixed with nicotine dose 0.75 mg/kg body weight/day for three months and other groups without nicotine were fed monkey chow as control. Blood samples were collected every month for glucose analysis and insulin analysis at the end of study before necropsy was performed. Pancreatic and hepatic tissues were processed histologically and stained with hematoxylin-eosin and immunohistochemical method. The results showed that blood glucose significantly decreased (P<0.05) on the nicotine group, 28.37% (preobes) and 33.72% (obes) based on treatment duration compared to control group. Based on color intensity of granules cytoplasm of insulin producing cells or immunoreactive β-cells showed that non nicotine group were more reactive than those with nicotine group. As a conclusion, there was positive effect of low dose nicotine in maintaining the blood glucose level in normal range by stimulation of islet cells proliferation to maintain the production of insulin in the pancreatic islet. Nicotine low dose also affect to the hepatic parenchymal tissue that showed moderate level of hydrophic and fat degeneration, and necrosis. However, there were found hepatic cell regeneration.
Keyword: