Judul: Analysis of Macroalgae Habitat Classification from Multi-Scale Images Using Various Classification Algorithms And Extraction of Sodium Alginate From Brown Macroalge
Abstrak: Upaya inventarisasi makroalga sangat diperlukan, terutama pemanfaatan potensinya dalam memproduksi Natrium alginat (Na-alginat). Belakangan ini, ketersediaan berbagai sensor satelit dan algoritma berkembang pesat melalui pemrosesan citra satelit dalam memetakan habitat makroalga dengan lebih akurat. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Mengetahui karakteristik spektral habitat makroalga pada tingkat genus berdasarkan pola reflektans dari data satelit, (2) Mengetahui performa klasifikasi berbasis piksel dengan algoritma maximum likelihood (MLH), support vector machine (SVM), random forest (RF), spectral angle mapper (SAM), dan logika fuzzy yang dapat memberikan akurasi terbaik dalam pemetaan habitat bentik dan makroalga (3) Mengetahui sebaran dan sekaligus menduga potensi makroalga berupa Natrium alginat (Na-alginat) yang diekstrak dari makroalga cokelat. Lokasi pengambilan sampel adalah di Pulau Pannikiang pada bulan September dan Oktober 2020. Penelitian ini menggunakan data citra satelit Pleiades-1A dengan resolusi piksel (2x2 m2) dan Sentinel-2A yang memiliki ukuran piksel (10x10 m2). Citra satelit Sentinel-2A sebagai data satelit yang beresolusi menengah, sifatnya open source sehingga dapat diakses kapan saja sesuai dengan kebutuhan, sementara citra satelit Pleiades-1A dengan resolusi yang tinggi diperoleh dari Stasiun Bumi Penginderaan Jauh Parepare. Identifikasi dan klasifikasi habitat bentik dan makroalga dilakukan dengan pengujian beberapa algoritma klasifikasi berbasis piksel yaitu MLH, SVM, RF, SAM, dan logika fuzzy. Selain itu, analisis juga dilakukan terhadap pola pantulan spektral dari kedua jenis habitat makroalga yakni makroalga cokelat dan makroalga hijau yang diekstrak dari data satelit. Sementara biomassa makroalga cokelat dilakukan dengan metode pengeringan sampel dan ekstraksi Na-alginat dari makroalga cokelat dilakukan perendaman, penghancuran, pengasaman dan pengendapan. Semua proses tersebut dilaksanakan di laboratorium Universitas Hasanuddin. Diharapkan dari hasil kajian ini dapat memberikan informasi tentang karakteristik kurva spektral yang diperoleh dari citra satelit untuk makroalga cokelat dan makroalga hijau, memberikan informasi performa dari berbagai algoritma yang diterapkan pada citra satelit multi skala dalam pemetaan habitat makroalga, dan memberikan informasi tentang sebaran habitat makroalga secara spasial dan potensinya berupa stok Na-alginat di Pulau Pannikiang, Kabupaten Barru, Sulawesi Selatan. Sebanyak 400 data diperoleh dari pengamatan lapangan digunakan sebagai acuan untuk mengklasifikasikan habitat bentik dan menguji akurasi peta yang diturunkan dari citra satelit Pleiades-1A (P-1A) dan Sentinel-2A (S-2A). Hasil penelitian menunjukkan setidaknya ada tiga spesies makroalga cokelat dan dua spesies makroalga hijau yang mendominasi di lokasi penelitian. Berdasarkan informasi tentang pantulan spektral yang diperoleh dari data satelit baik dari Pleiades-1A dan Sentinel-2A menunjukkan bahwa kurva spektral makroalga cokelat lebih kuat dibandingkan dengan makroalga hijau baik pada band hijau dan band merah. Klasifikasi habitat bentik menghasilkan tujuh kelas. Algoritma SVM menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 71,9% untuk citra P-1A, sedangkan MLH menghasilkan akurasi yang lebih rendah sebesar 68,6% untuk citra S-2A. Algoritma SVM dan MLH mempunyai performa yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma lainnya dalam pemrosesan data satelit. Kedua algoritma tersebut menghasilkan akurasi >60% sesuai dengan standar baku mutu pemetaan habitat perairan dangkal. Sementara algoritma lainnya seperti RF, SAM, dan logika fuzzy hanya mampu menghasilkan akurasi <60%. Hasil uji kappa juga memperlihatkan algoritma SVM mampu menghasilkan nilai kappa tertinggi yaitu 0,67 yang dapat dikategorikan sebagai klasifikasi yang baik. Hal lain yang diperoleh dari penelitian ini yaitu sebaran habitat makroalga secara spasial yang menunjukkan pada periode Mei (analisis citra Pleiades-1A), makroalga cokelat diperoleh
Keyword: algorithm, benthic habitat, macroalgae, Pannikiang Island, satellite imagery

Judul: Performance of Maximum Likelihood, Support Vector Machine, and Fuzzy Logic Algorithms in Mapping Seagrass Distribution using Multi-Sensor Imagery
Abstrak: Minimnya data dan informasi tentang ekosistem lamun menyebabkan keterbatasan dalam upaya konservasi terkait lamun di Indonesia. Metode penginderaan jauh merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk memetakan dan memantau kerapatan padang lamun. Penggunaan citra satelit dengan resolusi spasial berbeda, metode dan skema klasifikasi yang kurang tepat dalam ekstraksi citra satelit termasuk hal yang dapat mempengaruhi akurasi peta. Sebagian besar pendekatan klasifikasi yang banyak dilakukan didasarkan pada informasi per piksel. Metode OBIA merupakan metode yang juga telah banyak digunakan, di mana metode ini tidak hanya mempertimbangkan aspek spektral namun juga aspek spasial objek. Namun, kemiripan spektral antara kelas habitat bentik tidak dapat dihindari oleh kedua metode baik OBIA maupun piksel. Logika fuzzy memiliki aplikasi di berbagai bidang, dan saat ini juga sudah banyak digunakan dalam pemrosesan citra satelit. Logika fuzzy memungkinkan keanggotaan parsial, properti yang sangat penting di bidang penginderaan jauh, karena keanggotaan parsial diterjemahkan secara dekat dengan masalah piksel campuran. Tujuan penelitian ini adalah menentukan performa deliniasi dan klasifikasi kerapatan lamun yang dihasilkan dari aplikasi algoritma klasifikasi Maximum Likelihood (MLH), Support Vector Machine (SVM), dan Logika Fuzzy dan menggunakan citra multi skala yaitu Sentinel-2 dan WorldView-2, dan dengan koreksi kolom air di Pulau Kodingareng Lompo. Penelitian ini menggunakan dua citra satelit dengan resolusi spasial yang berbeda, yaitu citra Sentinel-2 dengan ukuran piksel 10 x 10 m2 dan citra WorldView-2 dengan ukuran piksel 1,85 x 1,85 m2. Citra Sentinel-2 sebagai citra open source yang mudah diperoleh dan tergolong dalam citra resolusi menengah dan WorldView-2 sebagai citra referensi yang tergolong dalam citra beresolusi tinggi. Identifikasi dan klasifikasi sebaran lamun dilakukan di Pulau Kodingareng Lompo, Sulawesi Selatan dengan menggunakan dua metode yaitu berbasis piksel dan berbasis objek, serta tiga algoritma klasifikasi yaitu MLH, SVM dan Fuzzy, serta dengan melakukan koreksi kolom air dengan Depth Invariant Index (DII) dan tidak dilakukan koreksi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi tentang algoritma yang tepat dalam klasifikasi dan memetakan sebaran lamun dengan akurasi yang baik. Hasil studi dari empat kelas kerapatan lamun meliputi; jarang (0 – 25%), sedang (26 – 50%), padat (51 – 75%) dan sangat padat (76 – 100%) serta empat kelas habitat bentik meliputi; karang, lamun, pasir dan rubble memperlihatkan bahwa algoritma logika fuzzy menggunakan citra WorldView-2 dengan penerapan koreksi kolom air memiliki tingkat akurasi yang baik. Jika dibandingkan dengan hasil klasifikasi algoritma lainnya yang memiliki nilai overall accuracy (OA) sebesar 86,67% untuk tujuh kelas (kerapatan lamun dan habitat bentik), 92,11% untuk empat kelas kerapatan lamun dan 99,50% untuk dua kelas kerapatan lamun. Nilai koefisien kappa sebesar 0,89 yang termasuk dalam kategori hampir sempurna dan nilai Z statistik tertinggi sebesar 51,60 memperlihatkan bahwa penggunaan algoritma logika fuzzy pada citra WorldView-2 lebih baik dibandingkan perlakuan lainnya. Adapun nilai signifikansi tertinggi adalah pada algoritma logika fuzzy vs MLH sebesar 2,82, nilai tersebut lebih besar dari nilai Z tabel (1,96) yang berarti berbeda signifikan. Sementara untuk citra Sentinel-2 vs WorldView-2 memiliki nilai signifikansi sebesar 1,48, serta penerapan DII vs tanpa DII memiliki nilai signifikansi sebesar 0,94 yang berarti keduanya tidak berbeda signifikan. Kemudian disusul oleh algoritma SVM (OBIA) yang memberikan hasil lebih optimal dibandingkan dengan algoritma MLH dan
Keyword: accuracy, algorithm, seagrass, sentinel-2, worldview-2

Judul: Truncated Stop Loss as a Optimal Solution of Reinsurance Agreement in One-Period Model
Abstrak: Reinsurance is one of risk management efforts of an insurance company, which is called the cedent. Similar with insurance, reinsurance constitutes the cedent to pay the premium. We consider one-period reinsurance model and derive a rule which minimizes the ruin probability of the cedent for a fixed reinsurance premium. Therefore, it is needed to construct an optimal reinsurance agreement for the cedent. The premium is calculated according to four different principles, i.e. economic, generalized zero-utility, Esscher, and mean-variance principles. Stop loss is a reinsurance contract which protect the insurance company for losses that exceed a certain amount. The result of this research shows that a truncated stop loss is an optimal agreement in the class of all reinsurance contracts with various premiums calculated using above mentioned principles.
Keyword: