Judul: Analisis Spasial Temporal Padang Lamun di Perairan Lansilowo, Wawonii Utara, Provinsi Sulawesi Tenggara Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2A.
Abstrak: Keberadaan lamun di Indonesia selalu mengalami penurunan setiap tahunnya, hal ini diakibatkan banyak faktor seperti aktivitas manusia dan faktor perairan seperti arus. Monitoring ekosistem lamun menjadi sangat penting untuk menjaga lamun tetap lestari. Penelitian ini bertujuan untuk menguji nilai korelasi hasil kombinasi 2 kanal dengan data tutupan lamun dari pengamatan lapangan. Selanjutnya penelitian ini akan melakukan akurasi hasil klasifikasi lamun dan non lamun menggunakan metode kombinasi 2 kanal dan koreksi kolom air serta menganalisis perubahan luas wilayah lamun dan non lamun dari tahun 2016 hingga 2018 menggunakan citra satelit Sentinel-2A. Lokasi penelitian dilaksanakan di perairan Lansilowo yang termasuk dalam kecamatan Wawonii Utara. Survei lapangan dilakukan pada tanggal 11-14 Juli 2017. Bahan yang digunakan adalah citra satelit Sentinel-2A yang telah diakuisisi pada tanggal 2 April 2016, 7 Januari 2017, dan 21 Februari 2018. Pengambilan data lapangan dilakukan menggunakan metode stop and go dengan jumlah daya yang diperoleh sebanyak 98 titik. Metode pra pengolahan citra dilakukan untuk memperbaiki dan meningkatkan kualitas citra Sentinel-2A. Tahapan dari pra pengolahan citra yaitu koreksi atmosferik dan geometrik serta pembuatan training area. Analisis korelasi dilakukan untuk melihat kombinasi kanal yang baik digunakan untuk mendeteksi lamun menggunakan 9 persamaan. Kombinasi kanal yang memiliki nilai korelasi tertinggi selanjutnya di klasifikasi. Penelitian ini melakukan 3 metode klasifikasi yaitu menggunakan metode kombinasi 2 kanal (band), dan koreksi kolom air, dan SVM. Hasil klasifikasi yang telah dilakukan selanjutnya di uji nilai akurasinya. Nilai akurasi yang paling baik diantra metode tersebut kemudia dianalisis untuk melihat perubahan luas area lamun dari tahun 2016 hingga tahun 2018. Hasil analisis korelasi menunjukan bahwa kombinasi kanal yang paling baik yaitu kombinasi antara kanal hijau dan biru menggunakan persamaan (Bi-Bj)/(Bi+Bj) dengan nilai sebesar 0.6905. Hasil klasifikasi menggunakan metode koreksi kolom air memiliki nilai overall accuracy tertinggi yaitu sebesar 84%, sedangkan menggunakan metode SVM sebesar 68% dan metode kombinasi 2 kanal 72%. Perubahan lamun pada tahun 2016 ke tahun 2017 luas area lamun mengalami penurunan sebesar 17.9 ha sedangkan luas non lamun meningkat sebesar 17.5 ha. Selanjutnya pada tahun 2018 luas area lamun dan non lamun meningkat sebesar 7 ha. Hal ini menunjukan bahwa dari tahun 2016 hingga 2018 luas area lamun dan non lamun di perairan Lansilowo mengalami perubahan setiap tahun.
Keyword: analisis korelasi, koreksi kolom air, kombinasi 2 kanal, lamun, SVM

Judul: Aplikasi Berbagai Algoritma untuk Pemetaan Ekosistem Padang Lamun Menggunakan Data Citra Satelit Resolusi Tinggi di Perairan Sulawesi Selatan
Abstrak: Ekosistem lamun memiliki peranan yang sangat penting di perairan pesisir dan bersifat dinamis terhadap perubahan lingkungan. Perubahan lingkungan dapat mempengaruhi pertumbuhan, kesehatan, dan luasan tutupan lamun. Untuk mengetahui dinamika ekosistem lamun, diperlukan suatu pemantauan atau monitoring terhadap kondisi ekosistem lamun dan hal ini dapat dilakukan melalui pemetaan sebaran ekosistem lamun menggunakan teknologi penginderaan jauh. Pemetaan dengan menggunakan data satelit menjadi pilihan yang efektif untuk mengetahui dinamika luasan dan sebaran ekosistem lamun di perairan Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah (1) mengetahui sebaran jenis dan luasan ekosistem lamun di perairan Sulawesi Selatan, (2) mempelajari dinamika sebaran dan luasan ekosistem lamun di perairan Sulawesi Selatan, (3) membandingkan beberapa metode klasifikasi berbasis piksel dan objek untuk meningkatkan akurasi pemetaan dinamika ekosistem lamun, dan (4) menghasilkan peta kondisi tutupan dan luasan ekosistem lamun di perairan Sulawesi Selatan. Penelitian ini dilaksanakan di perairan Sulawesi Selatan khususnya di sekitar perairan pulau Pajenekang dan pulau Gusung. Pengambilan data lapangan dilakukan padan bulan Agustus-September 2018. Citra satelit yang digunakan adalah SPOT 6 dengan waktu akuisisi 2 September 2013, 14 Oktober 2016, dan SPOT 7 dengan waktu akuisisi 26 Desember 2015, 27 Maret 2017, dan 21 Agustus 2018. Data hasil klasifikasi citra satelit dan data lapangan dianalisis untuk melihat perubahan luasan dan kondisi dari ekosistem lamun dengan menggunakan metode klasifikasi berbasis piksel dan objek. Metode klasifikasi berbasis piksel dan objek kemudian diabandingkan dan diuji dengan beberapa algoritma klasifikasi seperti Support Vector Machine (SVM), Bayesian, K-Nearest Neighbour (KNN), dan Decision Tree (DT). Perbandingan kedua metode klasifikasi dan penerapan beberapa algoritma klasifikasi digunakan untuk mendapatkan hasil pemetaan lamun yang lebih akurat. Berdasarkan hasil peneltiian, ditemukan 5 jenis lamun yaitu Enhalus acoroides, Thalassia hemprichii, Cymodocea rotundata, Syringodium isoetifolium, dan Halodule uninervis di perairan sekitar pulau Pajenekang dan 7 jenis lamun yaitu Enhalus acoroides, Thalassia hemprichii, Cymodocea rotundata, Syringodium isoetifolium, Halodule uninervis, Halophila ovalis dan Thalassodendron ciliatum di sekitar perairan pulau Gusung, perairan Sulawesi Selatan. Klasifikasi pemetaan ekosistem habitat bentik (level 2) dan habitat (tutupan) lamun (level 3) menggunakan metode OBIA dengan perlakuan koreksi kolom air dan tanpa koreksi kolom air serta menggunakan beberapa algoritma klasfikasi (SVM, Bayes, KNN, dan DT) menunjukkan hasil nilai tingkat akurasi yang tidak berbeda nyata. Namun demikian, dari empat algoritma yang digunakan, algoritma Bayes tanpa koreksi kolom air memberikan nilai akurasi tertinggi untuk pemetaan habitat bentik (level 2) sebesar 70,36% dan habitat (tutupan) lamun (level 3) sebesar 66,47%. Perbandingan klasifikasi OBIA dan piksel pada kedua lokasi penelitian menghasilkan akurasi optimum pada OBIA menggunakan algoritma Bayes. Hal ini dikarenakan OBIA dapat mengklasifikasikan objek tidak hanya dari aspek spektral, tetapi juga dapat mengkelaskan secara spasial. Selain itu klasifikasi OBIA dapat meningkatkan segmentasi objek dalam mengakomodasi data yang memiliki tingkat heterogenitas tinggi. Hasil penelitian ini juga menunjukkan terjadinya perubahan luasan lamun yang ditandai dengan berkurangnya luasan lamun di sekitar perairan pulau Pajenekang sebesar 6,4 % dengan koreksi kolom air, 7,6% tanpa koreksi kolom air dan di sekitar perairan pulau Gusung sebesar 10,8% dengan koreksi kolom air, 11,8% tanpa koreksi kolom air selama 5 tahun terakhir (2013-2018).
Keyword: lamun, klasifikasi, berbasis objek, piksel, akurasi

Judul: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model