Judul: Distribusi Sedimen di Sekitar Muara Sungai Cimandiri Teluk Palabuhanratu Sukabumi.
Abstrak: Muara Sungai Cimandiri yang terletak di kepala Teluk Palabuhanratu memberikan masukan sedimen yang cukup besar ke perairan teluk. Penelitian ini bertujuan mempelajari dinamika perairan dan pengaruhnya terhadap sebaran ukuran butir sedimen. Penelitian ini juga memetakan sebaran sedimen di sepanjang pesisir muara Sungai Cimandiri. Sedimen dianalisis dengan fraksinasi dan metode pipet. Data pasang surut, curah hujan, dan debit sungai dianalisis secara time series sedangkan gelombang menggunakan MIKE 21 Spectral Wave FM. Titik pengambilan sampel dilakukan di sepanjang pesisir utara Muara Sungai Cimandiri hingga ke bagian selatan. Pada Musim Barat curah hujan dapat mencapai 726 mm dengan debit sungai sebesar 668.82 m3/s dan menghasilkan masukan sedimen sebesar 189.6 kg/s selanjutnya kecepatan arus di Musim Barat sebesar 11.6-21.7 cm/s dengan tinggi gelombang mencapai 1.05 m, sedangkan pada Musim Timur arus mampu mencapai 13.0-16.1 cm/s, tinggi gelombang 0.9 m, curah hujan 129 mm, dan debit sungai sebesar 376.87 m3/s sehingga masukan sedimen ke perairan hanya 10.62 kg/s. Sedimen yang berada di wilayah penelitian menunjukkan fraksi butir sangat halus, fraksi sedimen pada bagian utara sedikit kasar dibandingkan bagian selatan. Pengaruh jetty menghalangi sebaran sedimen ke utara sedangkan pengaruh penambangan pasir membuat ukuran sedimen di muara sungai lebih halus karena fraksi sedimen kasar diambil untuk penambangan pasir.
Keyword: fraksinasi, sedimen, metode pipet, muara Sungai Cimandiri

Judul: Model Sebaran Sedimen Kohesif 3 Dimensi Pra dan Pasca Adanya Jeti PLTU di Muara Sungai Cimandiri Teluk Palabuhanratu
Abstrak: Perairan muara sungai dapat membawa berbagai macam materi organik dan padatan tersuspensi yang akan terbawa ke wilayah perairan laut. Pembangunan jeti PLTU Palabuhanratu merupakan salah satu proses reklamasi di wilayah pesisir yang dapat mengubah pola arus dan sedimen kohesif di wilayah pesisir. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan pola sebaran sedimen kohesif pra dan pasca keberadaan Jeti PLTU Palabuhanratu dengan metode observasi lapang dan pemodelan numerik. Pemodelan arus dan sedimen kohesif disimulasikan dengan perangkat lunak MOHID Studio 2016 selama 15 hari dengan skenario pra dan pasca keberadaan jeti. Validasi model dengan data observasi menggunakan metode Root Mean Square Error (RMSE) dengan nilai 0.039 dan 0.038 untuk arus zonal dan meridional. Kecepatan arus di wilayah kajian bekisar 0.01-0.35 m/s pada kondisi pasang dan surut. Konsentrasi sedimen kohesif permukaan di wilayah ujung jeti PLTU berkisar 9.12 – 24.04 mg/l saat pra keberadaan jeti dan 8.87 – 42.17 mg/l saat pasca keberadaan jeti. Konsentrasi sedimen kohesif di dasar pada ujung jeti pra keberadaan jeti berkisar 3.91 – 15.99 mg/l dan 5.80 – 25.88 mg/l saat pasca keberadaan jeti. Hasil pemodelan menunjukan konsentrasi sedimen kohesif lebih tinggi di wilayah muara Sungai Cimandiri pasca keberadaan jeti.
Keyword: Cimandiri River, cohesive sediment model, current, jetty, Palabuhanratu Bay

Judul: Graphology Analysis Based on Letter a and t Using Perceptron.
Abstrak: Graphology or handwriting analysis is a method of identifying, analyzing, evaluating, and understanding personality through the strokes and patterns revealed by handwriting. A person who can analyze handwriting is called a graphologist. A graphologists can be subjective in their assesments different graphologist can have different analysis of the same handwriting. Therefore, a computer technology may help to minimize the subjectivity. This research used perceptron to analyze personality based on handwriting. Perceptron is one method of neural network. This research analyze two letters to letter a and t image. Letter a are represented by 135 images, consisting of 81 images as training data and 54 images as testing data. There are 150 images used for t images, consisting of 90 images as training data and 60 images as testing data.There are 5 experiments consisting of 2 experiments for letter a and 3 experiments for letter t. The result is the character of each class letter a and t where each parameters there are 3 classes. The accuracy of letter t and letter a was 55% and 88.89% respectively.
Keyword: