Judul: Evaluasi Metode Akustik untuk Pemantauan Padang Lamun
Abstrak: Lamun merupakan salah satu indikator bagi optimalisasi fungsi wilayah pesisir. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi metode akustik untuk pemantauan padang lamun berdasarkan kemampuannya membedakan lamun dan dasar perairan serta kemampuannya membedakan daerah lamun dan daerah tanpa lamun, sehingga dapat dijadikan acuan bagi pengguna instrumen akustik untuk melakukan pemantauan ekosistem pesisir. Pengambilan data dilakukan di perairan pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta pada 16 – 18 Mei 2008, sampel sedimen di analisis di P2O-LIPI, Jakarta. Data yang diperoleh dari pengukuran di lapangan berupa data akustik (kedalaman, posisi geografis, dan parameter akustik seperti Sv dan echo time travel) dan data visual identifikasi lamun (tutupan lamun, rata-rata tinggi dan jenis lamun). Analisis data akustik dilakukan di Laboratorium Akustik dan Instrumentasi Kelautan, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan FPIK-IPB menggunakan perangkat lunak MATLAB. Kemampuan teknologi akustik untuk klasifikasi substrat dasar dan klasifikasi vegetasi bawah air pada dasarnya adalah kemampuan untuk mengumpulkan data akustik berdasarkan kedalaman, tipe substrat, tutupan dan tinggi vegetasi, kelimpahan serta distribusi vegetasi. Evaluasi metode Akustik pada penelitian ini terdiri dari 3 (tiga) tahpan, yaitu : (1) analisis keberadaan lamun dengan karakteristik echo envelope terhadap hasil pengukuran langsung dengan penyelaman (Tegowsky et al., 2003); (2) evaluasi tinggi lamun berdasarkan nilai akustik dan pengukuran langsung di lapangan; (3) analisis trend linier scattering volume linier terhadap penutupan lamun. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah bahwa metode akustik mampu membedakan lamun dan dasar perairan serta mampu membedakan daerah lamun dan daerah tanpa lamun berdasarkan interpretasi echogram, time travel, mean scattering volume (Sv), dan echo envelope. Namun metode akustik kurang mampu secara nyata membedakan penutupan lamun dengan tingkat penutupan rendah (< 15%) berdasarkan hasil trend linier, dimana koefisien korelasi hanya 0.45. Berdasarkan hasil trend linier tersebut maka hubungan antara metode akustik (menggunakan parameter Sv) pada penelitian ini tidak mempunyai hubungan yang kuat terhadap penutupan lamun sehingga metode akustik (Sv) tidak mampu untuk mengetahui nilai yang akurat untuk penutupan lamun. Perlu dilakukan penelitian lanjutan dengan tingkat penutupan lamun yang lebih besar.
Keyword: 

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: Characterization and Expression of Tomato infectious chlorosis virus Coat Protein Gene in Escherichia coli
Abstrak: Tomato infectious chlorosis virus (TICV) is a member of Crinivirus genus. TICV infects tomato crop in Garut and Cipanas, West Java Indonesia. Tomato initially showed bright interveinal yellowing symptoms. The coat protein gene (CP-TICV) was amplified by RT-PCR from total RNA extracted from infected tomato leaves and the amplified fragment was cloned and completely sequenced. The fragment was subsequently subcloned into the pET-21b expression vector. The recombinant plasmid was transformed to Escherichia coli strain BL21(DE3)pLysS to express the coat protein. The coat protein fused to a 6xhistag, was purified by affinity chromatography using a NiNTA spin column. The identity of the purified protein was confirmed by SDS-PAGE. In this experiment, 792 bp of CP-TICV gene of TICV virus has been successfully cloned, sequenced, and expressed in E. coli. Based on nucleotide sequences alignment analysis, TICV-Indonesia strain showed 100% identity to TICV –Spain strain and 99% identity to North America, France, and California strains and based on amino acid sequences alignment analysis, TICV-Indonesia strain showed 100% identity to TICV –Spain, North America, France strains and 99.2% identity to California strain. CP-TICV showed over expressed in E. coli when it is induced with 1 mM IPTG and incubated at 37oC. Purified CP-TICV-Histag recombinants protein sized 29 kDa based on SDSPAGE analysis.
Keyword: