Judul: Klasifikasi Mangrove Berbasis Objek dan Piksel Menggunakan Citra Landsat 7ETM+ di Teluk Valentine, Pulau Buano, Seram Bagian Barat.
Abstrak: Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh untuk informasi penutupan kawasan mangrove telah banyak dilakukan dengan menggunakan citra satelit dan teknik klasifikasi. Salah satu citra yang digunakan adalah seri Landsat 7ETM+ dan teknik klasifikasi berbasis piksel maupun klasifikasi berbasis objek (OBIA). Perbedaan antara kedua jenis klasifikasi ini yaitu klasifikasi berbasis objek merupakan unit terkecil dalam analisis citra dan berbasis pada segmen yang dikelompokkan berdasarkan kesamaan bentuk, skala, warna dan sifat pada suatu objek. Sedangkan klasifikasi berbasis piksel hanya bertumpu pada nilai spektral yang diperoleh dari objek. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis luas tutupan mangrove menggunakan citra Landsat 7ETM+ dan metode klasifikasi berbasis objek (OBIA) serta membandingkan hasil akurasi antara metode OBIA dan klasifikasi berbasis piksel. Penelitian ini juga sebagai informasi awal terkait penggunaan teknologi penginderaan jauh di kawasan Teluk Valentine Pulau Buano. Pengambilan data dilakukan pada bulan Mei sampai Juni 2016 di Teluk Valentine Pulau Buano Kabupaten Seram Bagian Barat. Bahan yang digunakan adalah citra multispektral Landsat 7ETM+ dengan akusisi 20 Maret 2003, 10 Oktober 2009 dan 8 Mei 2015. Metode pengambilan data lapangan adalah random sampling (sampling acak) mengikuti titik acuan yang telah dibuat sebelumnya. Citra sateliti Landsat 7ETM+ dikoreksi radiometrik untuk memperoleh nilai piksel dan koreksi atmosferik untuk meminimalisir pengaruh atmosferik dengan menggunakan metode FLAASH. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa, pada tahun 2003 luas area mangrove sebesar 258.3 ha, pada tahun 2009 sebesar 263.6 ha, tahun 2015 sebesar 261.4 ha, dan untuk data tahun 2016 sebesar 251.1 ha. Ekosistem mangrove di Teluk Valentine berada pada kondisi baik dan tidak mengalami kerusakan yang diakibatkan oleh alih fungsi lahan. Uji akurasi menggunakan metode OBIA sebesar 85%-88%, sedangkan hasil akurasi yang diperoleh klasifikasi berbasis piksel yaitu 61%-64%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode OBIA lebih baik jika dibandingkan dengan metode piksel dalam memetakan kawasan ekosistem mangrove.
Keyword: Landsat, mangrove, OBIA, pemetaan, Teluk Valentine

Judul: Pemetaan Kawasan Mangrove Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2B dengan Klasifikasi Berbasis Objek di Gili Sulat, Lombok Timur
Abstrak: Mangrove merupakan salah satu ekosistem yang memiliki peran penting di kawasan pesisir. Mangrove merupakan penyusun utama Gili Sulat, Lombok Timur. Penelitian tentang pemetaan mangrove di kawasan ini masih sangat sedikit sehingga penelitian ini penting untuk dilakukan guna memberikan informasi terbaru terkait Gili Sulat. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kemampuan citra Sentinel-2B dalam pemetaan kawasan mangrove menggunakan klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan decision tree yang diterapkan pada klasifikasi berbasis objek. Selanjutnya penelitian ini akan mencoba mengestimasi luasan mangrove di lokasi kajian serta menganalisis hubungan antara tutupan kanopi dan nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dari citra satelit Sentinel-2B. Lokasi penelitian dilaksanakan di Pulau Sulat atau lebih dikenal dengan Gili Sulat, Lombok Timur. Kawasan ini termasuk dalam Kawasan Konservasi Laut Daerah (KKLD) Gili Sulat dan Gili Lawang. Survei lapangan dilakukan sebanyak 1 minggu pada bulan Oktober 2017. Bahan yang digunakan adalah citra satelit Sentinel-2B yang telah diakuisisi pada tanggal 25 Oktober 2017. Pengambilan data lapangan dilakukan dengan metode stratified random sampling dengan jumlah data yang diperoleh sebanyak 147 titik. Metode yang digunakan adalah metode transek kuadrat yang berukuran 10x10 m. Metode ini dikombinasikan dengan metode hemispherichal photography. Pendekatan berbasis objek (OBIA) diterapkan pada penelitian ini. Segmentasi menjadi salah satu bagian penting dari OBIA karena akan berdampak pada hasil akhir nilai akurasi. Optimasi segmentasi dilakukan dengan metode trial and error dengan melakukan uji coba pada parameter skala. Beberapa percobaan dengan nilai 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180 dan 200 menghasilkan nilai 60 sebagai nilai dengan akurasi tertinggi pada SVM. Sedangkan decision tree menghasilkan akurasi tertinggi pada skala 100. Namun secara keseluruhan berdasarkan pengujian terhadap nilai skala, SVM memberikan nilai akurasi lebih baik dibandingkan dengan decisionTree. Hasil klasifikasi berbasis objek menggunakan SVM, diperoleh nilai overall accuracy sebesar 96,04% (kappa=0,89) sedangkan klasifikasi decision tree diperoleh nilai overall accuracy sebesar 91,09% (kappa=0,77). Kelas mangrove menghasilkan nilai user’s accuracy sebesar 100 %, sedangkan decision tree sebesar 98,64%. Selanjutnya, nilai producer’s accuracy dari kelas mangrove adalah 96,25% dan 91,25 % secara berurutan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma klasifikasi SVM dapat menjadi pilihan yang menjanjikan untuk pemetaan mangrove. Berdasarkan hasil pengukuran, luasan mangrove di Gili Sulat dengan klasifikasi SVM adalah 654,42 Ha sedangkan dengan Decisision Tree sebesar 625 Ha. Hubungan antara tutupan kanopi dan nilai NDVI tinggi (r=0,86) dan koefien determinasi sebesar r2=0,75 yang berarti tutupan kanopi mangrove berpengaruh terhadap nilai NDVI sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lainnya
Keyword: Decision Tree, Klasifikasi, Mangrove, OBIA, penginderaan jauh

Judul: The Addition of Niobium (Nb) to Uranium Zirconium (U-Zr) Alloy for Nuclear Fuel
Abstrak: Pengembangan bahan bakar nuklir merupakan aspek penting dalam teknologi reaktor nuklir, dengan fokus pada keamanan dan ekonomi. Saat ini, reaktor riset G.A. Siwabessy menggunakan bahan bakar uranium silisida (U3Si2/Al) yang memiliki beberapa kekurangan, seperti densitas maksimum 4,80 gU/cm, The development of nuclear fuel is a crucial aspect of nuclear reactor technology, focusing on safety and economics. Currently, the G.A. Siwabessy research reactor uses uranium silicide (U3Si2/Al) fuel, which has drawbacks, such as a maximum density of 4.80 gU/cm
Keyword: zicronium, reactor, niobium, nuclear, ?-uranium