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: Pixel-Based Study of Mangrove Land Cover and Shoreline Change Using Multi-Spectral Imagery in Maumere, Flores, East Nusa Tenggara.
Abstrak: Degradasi lahan mangrove menyebabkan perubahan pada garis pantai. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh perubahan tutupan lahan mangrove pada garis pantai tahun 1990-2019 menggunakan citra landsat 1990, 2004, 2019 mengunakan klasifikasi Supervised Classification dan Metode DSAS digunakan untuk menghitung statistik laju perubahan garis pantai dan memetakan tutupan lahan di kawasan mangrove berbasis piksel menggunakan algoritma SVM dan Random Forest menggunakan citra sentinel 2A tahun 2020. Selanjutnya penelitian ini menganalisis perubahan tutupan lahan mangrove serta menganalisis hubungan antara tutupan kanopi mangrove dengan nilai NDVI dari citra satelit. Hasil penelitian menunjukan adanya degradasi mangrove 60,84 Ha periode waktu 1990-2004 dan mengalami penambahan 2,43 Ha, akibatnya dapat dilihat adanya Abrasi di daerah degradasi mangrove dengan nilai tertinggi -487.54m dan nilai akresi tertinggi 307.45m di daerah yang masih terjaga ekosistem mangrovenya. Hasil klasifikasi berbasis piksel menggunakan SVM diperoleh overall accuracy sebesar 90% (Kappa=.0.89) sedangkan Random Forest menghasilakn 88.13% (Kappa=0.87). hasil penelitian ini menunjukan bahwa algoritma SVM dapat menjadi pilihan menjanjikan untuk pemetaan mangrove. Luas mangrove Talibura menggunakan SVM adalah 234.51 Ha sedangkan Random Forest sebesar 193.95 Ha. Hubungan tutupan Kanopi dan nilai NDVI tinggi (r= 0,86) dan koefien determinasi sebesar r²=0.75 yang berarti tutupan kanopi mangrove berpengaruh terhadap NDVI sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variable lainnya.
Keyword: Keywords: Classification, Mangrove, DSAS, SVM, Random Forest

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: