Judul: Geomorphological Zone and  Benthic Habitat Mapping Using SPOT-7 Imagery in Kelapa and Harapan Island
Abstrak: Perairan dangkal mempunyai ekosistem yang berkaitan yakni lamun, mangrove, dan karang. Geomorfologi merupakan ilmu yang membahas bentuk muka bumi. Bentuk muka bumi yang terbentuk pada laut mempunyai kedalaman tertentu. Adanya satelit SPOT-7 yang memproduksi citra resolusi tinggi menghasilkan metode Object Based Image Analysis (OBIA). Penggunaan algoritma Support Vector Machine (SVM) pada metode OBIA menghasilkan akurasi yang tinggi. Penelitian ini dilakukan pada perairan Pulau Kelapa dan Harapan, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Penggunaan metode OBIA dan klasifikasi algoritma SVM dengan 3 level segmentasi. Level 1 menghasilkan 3 kelas yaitu, perairan dalam, perairan dangkal, dan darat. Hasil klasifikasi level 2 menghasilkan 4 kelas zona geomorfologi dengan berbagai kedalaman yaitu, crest, slope, flat, dan lagoon. Zona flat mendominasi lokasi penelitian. Keempat zona tersebut dapat dipetakan kedalamannya dengan baik. Klasifikasi level 3 menghasilkan 6 kelas yaitu DCA, karang, lamun, rubble, makroalga, dan pasir. Kelas lamun mendominasi area penelitian. Akurasi secara keseluruhan yang didapatkan mencapai 76.47%., Shallow water has some ecosystem that links each other: seagrass, mangrove, and coral. Geomorphology is a science about the shape of the earth's surface. The surface of the planet has a different depth. The appearance of the SPOT-7 imagery satellite that produced high-resolution images developed the Object-Based Image Analysis (OBIA) method. Using the Support Vector Machine (SVM) algorithm in the OBIA method has high accuracy results. This research took place in Kelapa and Harapan Island, Kepulauan Seribu, Jakarta Province. OBIA method and classification using SVM algorithm for 3-level segmentation. Level 1 obtained three classes: deep water, shallow water, and land. Classification level 2 received four categories for geomorphology zone, with the difference in depth: crest, slope, flat, and lagoon. The flat area dominated the research location. The bathymetry of all the four-zone got mapped well. Classification level 3 generated six classes: DCA, coral, seagrass, rubble, macroalgae, and sand. Seagrass class dominated the research area. The classification results produced an overall accuracy value of 76.47%.
Keyword: Geomorphology Zone, Benthic Habitat, SVM, SPOT-7, OBIA

Judul: Identifikasi Habitat Dasar Perairan Laut Dangkal menggunakan Citra Satelit SPOT-7 di Pulau Kelapa dan Harapan
Abstrak: Pemetaan habitat dasar perairan laut dangkal menggunakan data penginderaan jauh multispektral telah banyak dilakukan dan dikembangkan, tetapi hingga saat ini masih terbatas dalam mengklasifikasikan kelompok organisme berdasarkan teknik penajaman citra untuk resolusi menengah dan tinggi. Penggunaan kanal berdasarkan nilai korelasi tinggi seperti pada rasio kanal 0:1 pada citra SPOT-7 memiliki pengaruh yang kuat selama proses klasifikasi, akan tetapi korelasi tinggi pada saluran ini tidak dapat meningkatkan akurasi hasil klasifikasi (Tamondong et al. 2013). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk identifikasi habitat dasar perairan laut dangkal dari citra satelit SPOT-7 dengan penajaman citra depth invariant index menggunakan koreksi atmosfer Dark Object Subtraction dan Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes. Penelitian ini dilaksanakan di perairan Pulau Kelapa, Harapan dan Kelapa Dua pada tanggal 19 – 22 Mei 2016. Citra yang digunakan dalam penelitian yaitu citra satelit SPOT-7 dengan akuisisi tanggal 12 Juni 2016. Prosedur pengolahan data citra dalam penelitian ini dilakukan secara bertahap, yaitu pra-pengolahan citra, penajaman citra, klasifikasi citra dan uji akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penajaman citra menggunakan metode transformasi DII-DOS dan DII-FLAASH dapat memetakan substrat dasar perairan laut dangkal di pulau Kelapa (K1), Harapan (H) dan Kelapa Dua (K2) dengan baik. Berdasarkan hasil klasifikasi citra dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine mampu mengidentifikasi enam kelas habitat dasar perarian laut dangkal yakni, kelas Dead Corall with Alagae (DCA), Karang, Pasir Makroalga, Pasir Lamun, Pasir, dan Rubble dengan benar. Secara keseluruhan uji akurasi berdasarkan titik pengamatan lapang dengan citra klasifikasi SVM untuk enam kelas sampel habitat dasar perairan dangkal pada transformasi DII-DOS adalah 28.50% dan DII-FLAASH 30.15%.
Keyword: Citra Satelite SPOT-7, Depth Invariant Index, Dark Object Subtraction, Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes, Habitat Dasar, Klasifikasi, Support Vector Machine

Judul: Katalis Zink Ferit Tersubstitusi Cu untuk Oksidasi Benzil Alkohol
Abstrak: Katalis berperan dalam menurunkan energi aktivasi. Katalis ZnFe2O4 dan ZnFe2O4 tersubstitusi Cu disintesis menggunakan metode kopresipitasi untuk digunakan dalam oksidasi benzil alkohol. Katalis dicirikan dengan spektrofotometer inframerah (FTIR) dan difraktometer sinar-X. Spektrum FTIR menunjukkan puncak serapan dari ikatan Zn-O dan Fe-O masing-masing pada rentang 559‒575 cm-1 dan 419‒447 cm-1. Difraktogram menunjukkan terbentuknya fase tunggal Zn0.6Cu0.4Fe2O4 pada katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20%. Benzil alkohol dioksidasi dengan sistem refluks. Konversi benzil alkohol meningkat dengan meningkatnya suhu. Kadar benzaldehida yang dihasilkan dengan katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20% lebih tinggi dibandingkan dengan katalis ZnFe2O4 yang tidak tersubstitusi dan yang tersubstitusi Cu 60 dan 80%. Hal tersebut menunjukkan bahwa katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20% memiliki kinerja yang lebih baik dalam oksidasi benzil alkohol menjadi benzaldehida dengan kadar benzaldehida 8.763%.
Keyword: Benzil alkohol, katalis, oksidasi, ZnFe2O4