Judul: Classification of Coral Images Using Support Vector Machine with Gray Level Co- Occurrence Matrix Feature Extraction
Abstrak: Karang adalah komponen utama terumbu karang yang membentuk ekosistem laut yang memiliki peran penting dalam menjaga keanekaragaman hayati dan ekologi laut. Keberadaan terumbu karang sedang menghadapi resiko yang sangat besar akibat adanya ancaman seperti pencemaran lingkungan, penggunaan alat tangkap yang merusak, spesies invasif dan juga perubahan iklim yang menyebabkan pemutihan massal dengan resiko kematian yang tinggi mencapai 95%. Di sisi lain dibutuhkan pemantantauan secara teratur dan intervensi tepat waktu untuk mencegah kepada dampak yang lebih serius. Penelitian ini mengusulkan metode baru untuk klasifikasi citra karang menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan ekstraksi fitur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk mengkaji pengaruh oversampling dan seleksi fitur untuk meningkatkan akurasi model. Studi ini dilaksanakan di perairan Kabupaten Kepulauan Sangihe, dimana citra karang dikumpulkan menggunakan teknik snorkeling dan diving. Selanjutnya citra dilabeli oleh ahli terumbu karang untuk memastikan integritas data benar sesuai kondisi yang sebenarnya yaitu sehat, tidak sehat dan mati. Pra- pemrosesan dilakukan untuk meningkatkan kualitas citra yang meliputi pemotongan, penghilangan background, penajaman dan normalisasi ukuran citra 227 x 227 piksel. Ekstraksi fitur GLCM yang melibatkan analisis tekstur citra berdasarkan intensitas piksel dalam jarak (1, 2 dan 3 piksel) dan arah (0?, 45?, 90? dan 135?). Hasil ekstraksi fitur GLCM yang dihasilkan digunakan sebagai input untuk model SVM. Kernel SVM yang digunakan yaitu Linear, Radial Basis Function dan Polynomial yang melibatkan berbagai parameter yaitu C, gamma, degree dan coef0 yang diatur dalam grid. Pelatihan dan pengujian melibatkan data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Dalam hal pengoptimalan model penelitian ini melakukan pendekatan dengan teknik oversampling dan seleksi fitur seperti seleksi fitur dengan boxplot, analisis korelasi dan seleksi fitur berdasarkan model. Hasil penelitian menunjukkan kernel Polynomial tiga parameter dengan C=10, degree=3, dan gamma=1 memberikan performa klasifikasi terbaik, mencapai akurasi sebesar 91.85%, presisi tinggi, dan recall yang memuaskan di semua kategori citra karang. Oversampling data meningkatkan akurasi performa model sebesar 2,17%. Sedangkan seleksi fitur dengan boxplot terjadi penurunan sebesar 0,8%, seleksi fitur berdasarkan model sebesar 0,2%. Pada seleksi fitur dengan analisis korelasi terjadi penurunan signifikan sebesar 16,11%. Temuan ini memberikan kontribusi signifikan bagi upaya konservasi terumbu karang, menawarkan dasar yang kuat untuk pengembangan solusi pemantauan yang lebih efektif dan efisien dengan mengintegrasikan pada sistem IoT., Corals are the main component of coral reefs that form marine ecosystems that have an important role in maintaining biodiversity and marine ecology. Coral reefs are at great risk due to threats such as environmental pollution, the use of destructive fishing gear, invasive species, and climate change that cause mass bleaching with a high mortality risk of up to 95%. Regular monitoring and timely intervention are needed to prevent more serious impacts. This research proposes a new method for coral image classification using Support Vector Machine (SVM) with feature extraction using Gray Level Co- occurrence Matrix (GLCM). In addition, this study also aims to examine the effect of oversampling and feature selection to improve model accuracy. This study was conducted in the waters of Sangihe Islands Regency, where coral images were collected using snorkeling and diving techniques. Furthermore, the images were labeled by
Keyword: gray level co-occurrence matrix, karang, klasifikasi citra, support vector machine

Judul: Deteksi gerombolan bandeng (Chanos chanos) berbeda ukuran berdasarkan fase pantulan gelombang akustik
Abstrak: Terumbu karang merupakan salah satu ekosistem di daerah pesisir yang dimiliki oleh negara-negara di daerah tropik. Berbagai manfaatnya dapat dirasakan baik secara langsung maupun tidak langsung, diantaranya sebagai proteksi pantai dari pecahan gelombang. Terumbu karang memiliki nilai ekonomis yang cukup tinggi untuk dikembangkan baik di bidang perikanan, ekspor karang hias dan pariwisata. Begitu banyaknya peranan dan manfaat yang diperoleh dari ekosistem terumbu karang membuat para ahli saat ini merasa prihatin terhadap tekanan-tekanan yang mengancam keselamatan kehidupan terumbu karang. Ancaman tersebut pada umumnya berasal dari aktifitas manusia seperti pencemaran, penangkapan ikan dengan racun atau bom dan pemanfaatan untuk bangunan rumah atau jalan. Upaya perbaikan dan peningkatan pengelolaan untuk ekosistem perairan dangkal khususnya terumbu karang di perairan Kepulauan Seribu perlu dilakukan untuk mengatasi hal-hal tersebut. Dalam kondisi tertentu, penelitian pada kawasan terumbu karang dapat menggunakan metode penginderaan jauh dengan menggunakan citra satelit untuk memonitoring daerah terumbu karang pada perairan dangkal dengan wilayah perairan yang luas (Kuchler et al, 1986). Pemrosesan awal citra data satelit dilakukan pada bulan April-Mei 2010. Pengambilan data insitu pada tanggal 4-7 Juni 2010, kemudian dilanjutkan dengan pemrosesan akhir yaitu pengolahan data hasil survei lapang dan data citra satelit sampai bulan Agustus 2010. Lokasi yang dipilih untuk penelitian ini adalah Kepulauan Seribu Perairan Karang Lebar dan Karang Congkak yang. Pemrosesan data dilakukan di Laboratorium Penginderaan Jauh dan SIG Kelautan, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Metode penelitian dibagi menjadi beberapa, yaitu : pengolahan citra awal, survei lapang, klasifikasi citra dan uji akurasi. Dari hasil pengambilan data lapang untuk masing-masing 6 kelas yaitu secara berurut karang hidup, karang mati, pasir campur karang,lamun, pasir campur lamun , dan pasir dapat dilihat nilai digital dasar perairan terumbu karang pada citra Satelit Ikonos Pansharpen. Pasir memiliki nilai digital yang paling tinggi, sedangkan nilai digital yang paling rendah yaitu kelas karang hidup. Dari keempat citra hasil klasifikasi yaitu citra komposit, citra hasil transformasi, citra hasil histogram slicing band gabungan dan band tunggal dihitung nilai uji akurasi dengan menggunakan matrix confusion. Dari keempat citra hasil klasifikasi, maka citra hasil histogram slicing memiliki tingkat uji akurasi yang tinggi dibandingkan citra yang lain yaitu sebesar 69.28%.
Keyword: Phase detector, Schooling fish, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Sintesis Paduan Ti-6Al-4Nb sebagai Matrial Implan Pengganti Komponen Tibial
Abstrak: Synthesis of Ti-6Al-4Nb alloy was done by melting using Tri Arc Melting Furnace. Each sample was remelted five times to ensure the homogenity. Aluminum and niobium addition were expected to stabilize α phase and β phase until the αβ-titanium alloy was resulted. Yet based on the experiment, it was α-titanium alloy resulted. α-titanium alloy was a Hexagonal Close Packed (HCP) crystalline structure which would be cracked if deformation non-uniaxial happens. The presence of oxygen in pure titanium significantly increased the hardness of titanium. The addition of aluminum was also able to increase the hardness of titanium alloy because aluminum more stabilize the α phase in the α-titanium alloy. The corrosion ressistance of titanium could be increased by adding aluminum and niobium. Titanium coating with HA/chitosan composite was also proved in decreasing the corrosion rate because it barried direct interaction between titanium alloy and corrotion solution.
Keyword: