Judul: Mapping Mangrove Distribution Using Remote Sensing Technology in Harapan, Kelapa, and Pamegaran Islands, Kepulauan Seribu National Park
Abstrak: Keberadaan ekosistem mangrove semakin terancam akibat pesatnya pembangunan destinasi wisata dan bertambahnya jumlah penduduk di Pulau Harapan, Kelapa, dan Pamegaran sehingga perlu dilakukan pemantauan ekosistem mangrove. Tujuan penelitian untuk memetakan sebaran mangrove menggunakan teknologi penginderaan jauh di Pulau Harapan, Kelapa, dan Pamegaran. Metode klasifikasi maximum likelihood digunakan untuk mengklasifikasikan vegetasi mangrove dan non mangrove. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) merupakan algoritma untuk menduga indeks vegetasi dari citra satelit. Klasifikasi Citra Sentinel-2A menghasilkan 3 kelas kerapatan mangrove yakni kelas kerapatan rapat, sedang, dan jarang, dengan kelas dominan adalah kelas kerapatan rapat. Luas total mangrove di Pulau Pamegaran pada tahun 2015 sebesar 1,81 ha dan luas total mangrove di tahun 2021 sebesar 2,97 ha. Luas sebaran mangrove di Pulau Harapan dan Kelapa pada tahun 2015 sebesar 4,1 ha dan pada tahun 2021 sebesar 6,56 ha. Hasil uji akurasi sebaran kerapatan mangrove menggunakan confusion matrix pada klasifikasi citra dengan survey lapang menghasilkan akurasi sebesar 82,95%., The existence of mangrove ecosystems is increasingly threatened due to the rapid development of tourist destinations and the increasing number of residents in Harapan, Kelapa, and Pamegaran islands so that monitoring of mangrove ecosystems is necessary. The purpose of the research to map the distribution of mangroves using remote sensing technology in Harapan, Kelapa, and Pamegaran Islands. The maximum likelihood classification method is used to classify mangrove and non-mangrove vegetation. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is an algorithm for guessing vegetation indexes from satellite imagery. Sentinel-2A image classification produces 3 classes of mangrove density, namely tight, medium, and rare density classes, with the dominant class being the tight density class. The total mangrove area on Pamegaran Island in 2015 amounted to 1,81 ha and the total mangrove area in 2021 amounted to 2,97 ha. The area of mangrove distribution in Harapan and Kelapa Island in 2015 amounted to 4,1 ha and in 2021 amounted to 6,56 ha. Mangrove density distribution accuracy test results using confusion matrix in image classification with field survey resulting in accuracy of 82,95%.
Keyword: Density, Mangrove, NDVI, Remote sensing, Sentinel-2A

Judul: Monitoring the Distribution and Density of Mangroves Using Sentinel-2A Imagery in Kepulauan Seribu National Park, Pramuka Island
Abstrak: Mangrove adalah pohon yang tumbuh di pesisir pantai atau air payau. Ekosistem mangrove di Pulau Pramuka berfungsi sebagai habitat biota laut alami, penahan pantai dari erosi, dan juga digunakan sebagai tujuan wisata. Teknologi penginderaan jauh merupakan metode yang tepat untuk pemantauan ekosistem mangrove. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sebaran kerapatan mangrove dengan teknologi penginderaan jauh menggunakan citra Sentinel-2A. Penelitian ini menggunakan metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kerapatan mangrove di Pulau Pramuka terbagi menjadi tiga kelas yaitu kelas lebat, sedang, dan jarang. Luas kerapatan ekosistem mangrove pada tahun 2015 untuk kelas padat, sedang, dan jarang masing-masing adalah 5,902 m2 , 1,826 m2 , dan 9,143 m2 . Pada tahun 2021 masing-masing seluas 18,498 m2 , 1,933 m2 , dan 4,846 m2 . Luas total kerapatan mangrove pada tahun 2015 sebesar 16,871 m2 dan pada tahun 2021 sebesar 25,277 m2 . Secara keseluruhan terjadi peningkatan luasan ekosistem mangrove di Pulau Pramuka sebesar 8,406 m2 . Penambahan kawasan ekosistem mangrove di lokasi penelitian dikarenakan adanya penanaman mangrove secara rutin setiap tahun dari partisipasi masyarakat setempat, lembaga swadaya masyarakat, dan program pemerintah Kepulauan Seribu dalam pembuatan taman mangrove untuk tempat wisata. Uji akurasi confusion matrix pada klasifikasi citra antara data satelit dan survei lapangan adalah 80%.
Keyword: density, Mangrove, NDVI, remote sensing, Pramuka Island

Judul: Bifurkasi Hopf pada Model Siklus Bisnis Kaldor Kalecki tanpa dan dengan Waktu Tunda
Abstrak: Business cycle model is one of dynamical system models in economic. One of the business cycles model is Kaldor-Kalecki model. Kaldor-Kalecki business cycle model that is written in delayed defferential equations, is a business cycle model that involves gross product and capital stock of a company. In this paper Kaldor-Kalecki business cycle model is analyzed using both nondelay and delay in time of capital stock. By Taylor expansion for the time delayed model, an analysis of stability around the fixed points has been done. Furthermore, by using Hopf bifurcation theorem, it can be shown that there exists periodic orbits and limit cycle. In the nondelayed model, changing the parameter of goods market could lead to the occurrence of Hopf bifurcation and the existence of limit cycle. Similarly, for the delayed model, it has been shown that changing the time delay parameter may result in the occurrence of Hopf bifurcation and limit cycle.
Keyword: