Judul: Mapping of Habitat Change in Shallow Sea Waters Sentinel-2 Imagery with the OBIA Method
Abstrak: Habitat Perairan Laut Dangkal (HPLD) merupakan tempat hidup dan tempat berlindung berbagai jenis organisme dan memiliki peranan yang sangat penting baik secara ekonomi maupun ekologi. Habitat ini berpotensi mengalami perubahan sehingga perlu dilakukan pemantauan secara berkala, salah satunya dengan melakukan pemetaan habitat perairan dangkal menggunakan teknologi penginderaan jauh. Tujuan penelitian ini memetakan dan mengetahui perubahan distribusi habitat perairan laut dangkal menggunakan metode object-based image analysis (OBIA) di Pulau Kelapa Dua. Secara umum proses pengolahan data dilakukan dengan dua tahap yaitu segmentasi dan klasifikasi citra. Proses segmentasi dilakukan dengan trial and error dengan mendapatkan scale 100 pada level 1 dan scale 10 pada level 2. Hasil klasifikasi diperoleh enam kelas habitat perairan laut dangkal yaitu, karang, lamun, makroalga, pasir, dead coral algae dan rubble. Tingkat akurasi hasil pemetaan luasan yang didapatkan masing-masing sebesar 70% pada citra akuisisi tahun 2018 dan 70,77% pada citra akuisisi tahun 2022. Nilai koefisien kappa masing-masing sebesar 0,617 dan 0,612. Hasil analisis yang dilakukan menunjukkan adanya perubahan luasan pada setiap habitat, dimana penambahan luasan terbesar terdapat pada kelas dead coral algae dan penurunan luasan terbesar pada kelas pasir., Shallow Sea Waters Habitat is a place to live and shelter various types of organisms and has a very important economic and ecological role. This habitat has the potential to change so it is necessary to be monitored regularly, one of them is by mapping shallow water habitats using remote sensing technology. This study aimed to map and determine changes in the distribution of shallow marine habitats using the object-based image analysis (OBIA) method on Kelapa Dua Island. In general, data processing is carried out in two stages: segmentation and image classification. The segmentation process is carried out by trial and error by getting a scale of 100 at level 1 and a scale of 10 at level 2. The results of the classification indicated 6 (six) classes of shallow marine habitats, namely, coral, seagrass, macroalgae, sand, dead coral algae and rubble. The area mapping results’ accuracy is 70% in the 2018 image acquisition and 70.77% in the 2022 image acquisition. The kappa coefficient values respectively 0.617 and 0.612. The analysis can show changes in the area of each habitat where the largest increase in area was found in the dead coral algae class and the largest decrease in area in the sand class.
Keyword: Shallow sea water habitat, OBIA, Remote sensing

Judul: Mapping of Benthic Habitats Using Photogrammetric Methods in Yellu Waters, South Misool, Raja Ampat
Abstrak: Habitat bentik merupakan salah satu potensi sumberdaya perairan yang berperan sebagai tempat hidup dan berlindung berbagai jenis organisme. Untuk itu perlu dilakukan pemantauan dengan teknologi inderaja yang berkembang saat ini seperti penggunaan drone. Penggunaan drone memiliki keunggulan yaitu mampu terbang rendah sehingga menghasilkan citra foto udara dengan resolusi yang tinggi. Tujuan dari penelitian ini untuk memetakan dan menghitung luasan habitat bentik di Pulau Yellu menggunakan metode klasifikasi Object-Based Image Analysis (OBIA). Proses pengolahan data dilakukan dengan dua tahap yaitu segmentasi menggunakan algoritma Multiresolution Segmentation (MRS) dan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Proses segmentasi melalui proses trial and error mendapatkan scale 300, 200, dan 100 pada level 1 dan scale 150, 100, dan 50 pada level 2. Dengan hasil klasifikasi memperoleh 6 kelas habitat bentik yaitu lamun, alga, rubble, pasir, karang hidup, dan karang mati. Tingkat akurasi yang didapatkan pada level 2 scale 150 sebesar 60%, pada scale 100 sebesar 82%, dan pada scale 50 sebesar 55%. Berdasarkan nilai akurasi, hasil klasifikasi yang paling sesuai dengan keadaan di lapang yaitu menggunakan scale 100 pada level 2., Benthic habitats are one of the potential water resources which have a role as a place to live and shelter for various organisms. For this reason, it is necessary to monitor using sensing technology that is currently developing, such as the use of drones. The use of drones has advantages as being able to fly low which produces aerial photo images with high resolution. This study was purposed to map and calculate the area of benthic habitat on Yellu Island using Object-Based Image Analysis (OBIA). The data processing was carried out in two stages which are segmentation using multiresolution segmentation (MRS) and classification using the support vector machine (SVM). The segmentation process was carried out through a trial and error process by getting a scale of 300, 200, and 100 at level 1 and a scale of 150, 100, and 50 at level 2. The classification results obtained 6 classes of benthic habitat seagrass, algae, rubble, sand, live coral, and dead coral. The accuracy level is 60% which was obtained at level 2 on a scale of 150, 82% on a scale of 100, and 55% on a scale of 50. Based on the accuracy value, the classification results that are most appropriate to the conditions in the field are using a scale of 100 at level 2.
Keyword: Fotogrametri, OBIA, Penginderaan Jauh, Perairan Dangkal, Mapping, Photogrammetry, Shallow Waters, SVM

Judul: Sintesis Paduan CoCrMo dengan Variasi Kandungan Nitrogen.
Abstrak: Sintesis paduan CoCrMo dengan komposisi utama Co-30%Cr-5%Mo dan variasi nitrogen antara 0% sampai 1% dilakukan melalui metode forging serta rolling pada temperatur 1250 oC selama 2,5 jam. Nitrogen dalam paduan CoCrMo berfungsi untuk menstabilkan fasa γ sehingga mampu dihasilkan paduan yang baik untuk dilakukan pengerjaan tempa. Namun berdasarkan hasil penelitian masih terdapat fasa ε dan σ dalam paduan CoCrMo sehingga mengkibatkan keretakan pada saat deformasi karena bidang slip yang tidak terarah. Untuk meningkatkan kekerasan paduan CoCrMo dilakukan penambahan unsur nitrogen karena atom nitrogen berdifusi secara interstisi didalam paduan. Peningkatan kekerasan yang signifikan sebesar 23% terjadi pada sampel dengan kandungan nitrogen 0,35% jika dibandingkan dengan paduan CoCrMo tanpa nitrogen. Penambahan N sebesar 1% memiliki tingkat kekerasan maksimal yaitu 689,33 kgf/mm2. Laju korosi yang paling baik ditunjukkan oleh sampel tanpa nitrogen yaitu sebesar 0,0025 mpy. Perbedaan nilai laju korosi ini dipengaruhi oleh kondisi permukaan paduan CoCrMo. Paduan dengan N=0,6% memiliki laju korosi terbesar yaitu 0,039 mpy karena terdapat keretakan pada permukaan paduan yang cukup besar. Struktur mikro paduan Co-30%Cr-5%Mo pada pengerjaan forging menunjukkan keberadaan struktur kristal hcp didalam matrik fcc. Penambahan nitrogen pada paduan CoCrMo menjadikan ukuran butir lebih besar sehingga mengakibatkan ketahanan fatigue yang rendah dan kegagalan klinis.
Keyword: