Judul: Classification and Distribution of Mangrove Genus Using
Multispectral Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in Lancang Island Waters,
Kepulauan Seribu
Abstrak: Pemetaan distribusi mangrove penting dilakukan sebagai informasi dasar dalam pengelolaan sumberdaya mangrove. Pengindraan jauh merupakan suatu metode yang sangat efektif digunakan dalam kegiatan monitoring ekosistem mangrove karena dapat dilakukan secara berkala dan dapat menjangkau daerah yang lebih luas. Perkembangan teknologi penginderaan jauh saat ini dengan menggunakan wahana multispectral unmanned aerial vehicle (UAV) telah menghasilkan resolusi spasial dan spektral yang tinggi dan dapat disejajarkan dengan wahana satelit multispectral lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sebaran dan klasifikasi genus mangrove menggunakan UAV multispectral di perairan Pulau Lancang, Kepulauan Seribu serta menganalisis akurasi yang dihasilkan citra UAV multispectral dengan algoritma support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN), dan random forest (RF) untuk klasifikasi dan sebaran genus mangrove. Penelitian ini dilaksanakan di kawasan mangrove Pulau Lancang, Kepulauan Seribu. Pengamatan lapangan dilaksanakan dari tanggal 18 sampai 22 Agustus 2023 untuk mengumpulkan data berupa citra multispektral menggunakan pesawat tanpa awak dan data titik genus mangrove. Penentuan komponen genus mangrove didasarkan pada mangrove yang mendominasi yang diperoleh dari pengamatan langsung dilapangan pada transek secara visual. Dua kelas genus mangrove yang dihasilkan yaitu Rhizophora sp. dan Sonneratian sp. Hasil klasifikasi level 1 dapat diketahui luasan keseluruhan mangrove di Pulau Lancang Kepulauan Seribu sebesar 18,72 Ha. Berdasarkan peta klasifikasi Level 2 genus mangrove menggunakan algoritma SVM, KNN, dan RF menunjukkan genus yang paling mendominasi adalah Rhizophora sp. sekitar 87 % dari total keseluruhan luasan mangrove yang berada di Pulau Lancang Kepulauan seribu diikuti dengan genus Sonneratia sp. sebesar 12,82% dari total keseluruhan luasan. Nilai akurasi keseluruhan antara algoritma SVM, KNN,dan RF masing masing 89,78%, 88,32% dan 89,78%. Tingkat efisiensi pengolahan data klasifikasi menggunakan keseluruhan antara algoritma SVM, KNN,dan RF masing masing 0.45, 0.43 dan 0.51, Mapping the distribution of mangroves is important as basic information in mangrove resource management. Remote sensing is a very effective method used in mangrove ecosystem monitoring activities because it can be done periodically and can cover a wider area. The development of current remote sensing technology using multispectral unmanned aerial vehicle (UAV) has produced high spatial and spectral resolution and can be aligned with other multispectral satellite vehicles. This study aims to identify the distribution and classification of mangrove genus using multispectral UAVs in the waters of Lancang Island, Kepulauan Seribu and analyse the accuracy produced by multispectral UAV images with support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN), and random forest (RF) algorithms for classification and distribution of mangrove genus. This research was conducted in the mangrove area of Lancang Island, Kepulauan Seribu. Field observations were conducted from 18 to 22 August 2023 to collect data in the form of multispectral images using a multispectral unmanned aerial vehicle (UAV) and mangrove genus point data. Determination of mangrove genus components is based on the dominating mangroves obtained from direct observation in the field on transects visually. The resulting two mangrove genus classes are Rhizophora sp. and Sonneratia sp. The results of level 1 classification can be known that the total area of mangroves on Lancang Island, Kepulauan Seribu is 18.72 Ha. Based on the Level 2 classification map of mangrove genus using SVM, KNN, and RF algorithms
Keyword: UAV Multispectral, Genus Mangrove, Pulau Lancang

Judul: Monitoring Mangrove Area and Density Using Landsat Satellite on Lancang Island, Kepulauan Seribu
Abstrak: Mangrove adalah tumbuhan yang hidup di lingkungan pesisir dengan salinitas rendah. Ekosistem mangrove dapat tumbuh di zona intertidal dan zona supratidal. Monitoring ekosistem mangrove secara langsung tidak mudah karena sulitnya memetakan kawasan mangrove sehingga dibutuhkannya teknologi penginderaan jauh sebagai metode alternatif. Penelitian ini bertujuan mengkaji perubahan luasan dan kerapatan mangrove secara temporal menggunakan citra Landsat. Metode yang digunakan adalah klasifikasi terbimbing dengan algoritma maximum likelihood classification dan indeks vegetasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Pada tahun 2000 hingga 2010, luasan ekosistem mangrove mengalami peningkatan seluas 5,31 ha atau 131,11% dari luasan sebelumnya. Pada rentang waktu berikutnya yaitu tahun 2010 hingga 2021, luasan ekosistem mangrove mengalami peningkatan kembali seluas 6,3 ha atau 67,30% dari luasan sebelumnya. Hasil klasifikasi kerapatan mangrove di Pulau Lancang terbagi menjadi tiga kelas yaitu jarang, sedang, dan rapat. Pada tahun 2000, 2010, dan 2021 kerapatan mangrove kelas jarang dan sedang mengalami penurunan, sedangkan kerapatan mangrove kelas rapat mengalami peningkatan. Peningkatan luasan dan kerapatan mangrove di Pulau Lancang, Kepulauan Seribu dikarenakan tidak adanya gangguan secara berlebihan dari masyarakat setempat, adanya unsur hara yang menyuplai ekosistem mangrove, dan memiliki jenis substrat berlumpur yang optimal bagi habitat mangrove. Hasil uji akurasi klasifikasi citra tutupan lahan sebesar 85,45%., Mangroves are plants that live in coastal environments with low to mid range salinity. Mangrove ecosystems can grow in the intertidal zone and supratidal zone. Monitoring mangrove ecosystems directly is not easy because of the difficulty of mapping mangrove areas. So, remote sensing technology is needed as an alternative method. This research purposed to examine temporary changes in an area and density of mangroves using Landsat imagery. Method that used in this research was supervised classification with the maximum likelihood classification algorithm and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) vegetation index. In 2000 to 2010, mangrove ecosystem area expanded by 5.31 ha or 131,11% from previous area. In the next time span between 2010 to 2021, mangrove ecosystem area expanded by 6.3 ha or 67,30% from previous area. Mangrove density on Lancang Island specified into three classes that was sparse, moderate, and concentrated. In 2000, 2010, and 2021, sparse and moderate density of mangroves area has been degradated, while concentrated mangroves area has been expanded. The expanding area and density of mangroves on Lancang Island, Kepulauan Seribu Regency was due to the absence of excessive disturbance from local community, the presence of nutrients that supplied the mangrove ecosystem, and optimal type of muddy substrate for mangrove habitat. The results of accuracy test on land cover image classification were 85.45%.
Keyword: Area, Canopy Cover, Density, Mangrove, NDVI

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: