Judul: Analisis data digital citra landsat-5 TM tahun 1992 untuk pemetaan tipe-tipe mangrove di kawasan hutan angke-kapuk Jakarta
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui saluran-saluran spektral citra digital Landsat-5 TM yang paling baik untuk identifikasi dan pemetaan tipe-tipe mangrove di kawasan hutan Angke-Kapuk Jakarta serta mengetahui luas dan penyebaran tipe-tipe mangrove melalui klasifikasi citra digital. Metode penelitian dilakukan dengan menggunakan pendekatan klasifikasi citra secara terbimbing (supervised classification) dengan menggunakan algoritma klasifikasi kemiripan/peluang maksimum (Maximum Likelihood classifier). Secara garis besar tahapan penelitian ini terdiri dari: pengolahan awal citra, pemeriksaan lapangan (ground check), dan klasifikasi/pemetaan citra digital. Untuk mengetahui saluran-saluran citra terbaik, dilakukan uji klasifikasi piksel-piksel area contoh terhadap 20 kombinasi saluran (dimana setiap kombinasi terdiri dari 3 saluran citra) yang dapat diturunkan dari 6 saluran yang digunakan dalam penelitian ini. Berdasarkan hasil-hasil yang telah diperoleh dari analisis dalam penelitian ini, dapat diketahui bahwa kombinasi saluran 2 (hijau), saluran 4 (inframerah dekat) dan saluran 7 (inframerah menegah) merupakan saluran-saluran spektral citra Landsat-5 TM terbaik untuk klasifikasi dan pemetaan tipe-tipe mangrove di kawasan hutan Angke-Kapuk Jakarta, dengan tingkat ketelitian klasifikasi (overall accuracy) yang dicapai sebesar 98,81%. Dari hasil pemetaan/klasifikasi atau ekstrapolasi ke seluruh wilayah penelitian yang meliputi kawasan hutan lindung dan kawasan cagar alam dengan menggunakan 3 saluran spektral terpilih dan algoritma klasifikasi kemiripan/peluang maksimum, dapat diketahui bahwa penutupan mangrove di lokasi penelitian pada tahun 1992 meliputi areal seluas 80,28 ha yang tersebar antara lain; di kawasan hutan lindung seluas 50,13 ha dengan jenis Avicennia, 15,57 ha (Rhizophora)...
Keyword: 

Judul: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi Mangrove Dari Data Satelit Landsat-5 TM Dan Landsat-7 ETM+ (Studi Kasus Di Kabupaten Berau, Kalimantan Timur)
Abstrak: Pemantauan mangrove dengan cara konvensional sangat sulit dilakukan karena kondisi lapangan menjadi hambatan yang besar bagi pelaksanaan survei. Penginderaan jauh merupakan alternatif dalam menjawab masalah-masalah yang berhubungan dalam manajemen mangrove. Tujuan studi ini adalah melakukan validasi data penginderaan jauh pada data Landsat-5 TM dan Landsat-7 ETM+, untuk menduga kerapatan kanopi mangrove, selain itu studi ini juga membandingkan dua metode klasifikasi, yaitu metode maximum likelihood dan neural network back propagation dalam memetakan mangrove. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa transformasi indeks vegetasi yang paling baik untuk mangrove di Kabupaten Berau, Kalimantan Timur adalah green normalized difference vegetation index (GNDVI). Model matematis hasil principal component analysis (PCA) dalam menduga kerapatan kanopi mangrove adalah {2,5180 (-0,522x2 – 0,497x3 – 0,470x4 – 0,510x5)} + {1,3057 (-0,462x2 – 0,515x3 – 0,548x4 – 0,469x5)}. Klasifikasi neural network back propagation memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan klasifikasi maximum likelihood, dengan overall accuracy sebesar 85.61%.
Keyword: 

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