Judul: Pengembangan Model Indeks Spektral dan Kajian Dinamika Spasial Ekosistem Mangrove di Laguna Segara Anakan, Cilacap, Jawa Tengah
Abstrak: Laguna Segara Anakan (LSA) merupakan tempat bagi ekosistem mangrove estuari terluas di Pulau Jawa. Meskipun demikian, hutan mangrove di LSA mengalami degradasi akibat dari meluasnya tutupan jenis marginal Nypa frutican (NF), dan komunitas understorey yang didominasi Derris trifoliata dan Acanthus spp. Hal ini berkaitan dengan perubahan lingkungan yang terjadi di LSA sebagai akibat sedimentasi dan pembukaan lahan untuk pengambilan kayu dan tambak ikan. Kondisi perubahan komunitas mangrove tersebut belum pernah dipelajari pada penelitian sebelumnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi perubahan sebaran komunitas mangrove tersebut; mencari model hubungan spasial antara penyebab atau faktor pemicu dengan perubahan sebarannya; serta mengaplikasikan model tersebut untuk memprediksi perubahan sebaran mangrove di LSA. Penelitian dilakukan dengan memanfaatkan data penginderaan jauh dan data spasial lingkungan lainnya di LSA. Data penginderaan jauh digunakan untuk identifikasi dan pemantauan tutupan mangrove di LSA. Pengamatan multitemporal serta analisis lansekap digunakan untuk melihat dinamika spasial komunitas mangrove. Kemudian, untuk mengetahui model hubungan spasial perubahan tutupan mangrove di LSA serta memprediksi perubahannya di masa depan, digunakan model Land Use/Land Cover Change (LULCC). Indeks spektral baru yang diberi nama Enhanced Mangrove Index (EMI) telah dihasilkan dari penelitian ini, dan berhasil digunakan untuk memetakan mangrove berdasarkan kelas life-form sehingga dapat diketahui pola persebaran dan luas komunitas pohon, nipah, dan understorey. Hasil perbandingan dengan indeks spektral lainnya menunjukkan bahwa EMI lebih unggul dengan nilai akurasi keseluruhan 0.87 dan koefisien Kappa 0.84. Hasil penelitian menunjukkan meluasnya komunitas understorey dan nipah, serta diprediksi akan semakin mendominasi wilayah Barat dan Tengah LSA hingga beberapa dekade mendatang. Hal tersebut menyebabkan perubahan lansekap mangrove yang diindikasikan dengan komunitas understorey yang semakin teragregasi dan sebaliknya tutupan pohon semakin terfragmentasi. Proses suksesi komunitas mangrove di LSA tersebut dipengaruhi oleh perubahan bentuklahan yang ditandai dengan menyusutnya wilayah perairan laguna dan bertambahnya daratan akibat proses sedimentasi yang berlangsung dalam jangka waktu lama hingga saat ini. Hasil simulasi skenario pada penelitian ini menunjukkan bahwa baik upaya konservasi maupun rehabilitasi, dapat mencegah meluasnya understorey di masa mendatang. Lebih jauh, upaya rehabilitasi bahkan dapat memperluas tutupan komunitas pohon, terutama di wilayah Barat dan Tengah LSA.
Keyword: Mangrove degradation, proliferation of marginal plants and understorey, Remote sensing, Segara Anakan Lagoon, spatial model

Judul: Penilaian Kerusakan Hutan Mangrove di Desa Pantai Bahagia, Kecamatan Muaragembong, Kabupaten Bekasi berbasis Remote Sensing dan GIS
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi perubahan luas hutan mangrove dari tahun 2017 hingga 2023; memetakan kerusakan mangrove berdasarkan model spasial tutupan tajuk mangrove; dan memformulasikan arahan penanaman dalam rehabilitasi hutan mangrove berdasarkan status kawasan hutan di wilayah studi dengan menggunakan pendekatan remote sensing dan GIS. Pemodelan tutupan tajuk dengan indeks vegetasi digunakan untuk mengestimasi tutupan tajuk untuk diklasifikasikan berdasarkan kriteria kerusakan mangrove KepMenLH Nomor 201 Tahun 2004. Perubahan luas hutan mangrove di Desa Pantai Bahagia dianalisis menggunakan pendekatan klasifikasi terbimbing Random Forest (RF) melalui platform Google Earth Engine (GEE). Beberapa indeks spektral digunakan untuk input komputasi RF, yaitu NDVI, NDMI, MNDWI, SR, Band Ratio, dan GCVI. Sedangkan, pemetaan kerusakan mangrove memiliki beberapa tahapan dalam mengalkulasikannya. Pertama, tutupan tajuk mangrove insitu dihitung menggunakan metode hemispherichal photography. Kedua, model regresi dibuat denggan variable independent (x) adalah NDVI, SAVI, NDMI dan tutupan tajuk in-situ sebagai variable dependent (y). Sebelum melakukan analisis regresi, uji asumsi klasik perlu dilakukan. Data harus berdistribusi normal, tidak ada gejala heteroskedastisitas, tidak ada autokorelasi, dan tidak ada multikolinearitas untuk model menggunakan multivariabel independen. Penelitian ini menggunakan uji normalitas Kolmogorov-Smirnov, sedangkan uji heteroskedastisitas dengan Uji Glejser. Ketiga, setelah membangun model regresi, dilakukan uji validasi untuk mengetahui keakuratan model yang dibuat. Pengujian validasi dihitung menggunakan bias/error (e), simpangan agregat (SA), simpangan rata-rata (SR), dan root mean square error (RMSE). Pemilihan model regresi terbaik dilakukan dengan memeringkatkan nilai pembanding (R, SA, SR, RMSE). Keempat, pemetaan kerusakan mangrove dianalisis dengan memasukkan hasil persamaan model regresi terbaik. Kemudian, nilai dikategorikan berdasarkan Keputusan Menteri Lingkungan Hidup No. 201 Tahun 2004. Selanjutnya, arahan rehabilitasi diformulasikan secara analisis deskriptif kualitatif berdasarkan pertimbangan fungsi kawasan, dan tingkat kerusakan mangrove.
Keyword: damaged mangroves, NDMI, rehabilitation, spatial models, vegetation index

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: