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: Klasifikasi Mangrove Berbasis Objek dan Piksel Menggunakan Citra Satelit Multisensor di Sungai Liong, Bengkalis, Provinsi Riau
Abstrak: Mangrove merupakan salah satu sumberdaya pesisir yang memiliki fungsi sebagai sistem ekologis dan sumber ekonomi. Upaya perlindungan dan pengelolaan ekosistem mangrove perlu menjadi perhatian serius dari berbagai pihak. Data pengindraan jauh telah terbukti secara luas dalam memantau dan memetakan ekosistem mangrove yang terancam. Penelitian ini dilaksanakan di kawasan mangrove Sungai Liong, Pulau Bengkalis, Provinsi Riau. Pengamatan lapang dilaksakan pada bulan Januari- Februari 2018 menggunakan pesawat tanpa awak (unmanned aerial vehicle/UAV). Bahan yang digunakan pada penelitian ini yaitu: citra Sentinel-2B, seri Landsat dan data transek tahun 2013. Adapun langkah-langkah dalam penelitian ini, yaitu: (i) persiapan data, (ii) pra pengolahan data pengindraan jauh, (iii) rancangan pengambilan data lapangan, (iv) survei lapangan, (v) skema klasifikasi untuk pemetaan mangrove, (vi) pemetaan mangrove (vii) uji akurasi (viii) deteksi perubahan tutupan mangrove. Skema klasifikasi penutup lahan pada penelitian dibangun oleh 9 kelas, yaitu : badan air (BA), daerah pertanian (DN), kebun karet (KT), kebun kelapa (KA), lahan terbangun (LN), mangrove (ME), semak belukar (SB), kebun kelapa sawit (KS) dan vegetasi transisi (VI). Penggunaan UAV sebagai alat untuk pengamatan tutupan lahan sangat efektif digunakan karena mampu menempuh wilayah yang sulit untuk di jangkau dan memepercepat kerja di lapangan. Sruktur komunitas mangrove sungai Liong dibangun oleh 27 spesies tumbuhan mangrove yang terdiri dari 13 spesies mangrove sejati dan 14 spesies ikutan. Rhizophora apiculata, Lumnitzera racemosa, dan Xylocarpus granatum merupakan komunitas dominan dan selalu dijumpai di lokasi studi dibandingkan dengan jenis-jenis lainnya. Berdasarkan analisis AHC, komunitas mangrove hanya mampu membentuk 2 kelas, yaitu kelas komunitas 1 dan kelas komunitas 2. Hasil akurasi keseluruhan (OA) yang diperoleh untuk klasifikasi penutup lahan berbasis objek dan piksel berturut-turut, yaitu 78,7% dan 66,9% Sedangkan akurasi keseluruhan (OA) untuk komunitas mangrove dengan teknik klasifikasi berbasis objek dan piksel berturut-turut yaitu 76,6% dan 75,0%. Sekitar 12% peningkatan akurasi keseluruhan (OA) untuk penutup lahan dengan tingkat signifikan 2,84 dan sekitar 1,6% untuk komunitas mangrove dengan metode klasifikasi berbasis objek. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode OBIA dapat menjadi pilihan yang menjanjikan untuk pemetaan mangrove. Berdasarkan deteksi perubahan penutup lahan mangrove, kawasan mangrove Sungai Liong mengalami penurunan dari tahun ke tahun. Penurunan tersebut disebabkan oleh faktor antropogenik dan faktor alam. Sekitar 4,2% penurunan mangrove dari tahun 1990 ke tahun 2017. Ekploitasi mangrove terbesar tejadi pada tahun 2007 dengan laju penurunan sebesar 31,5%.
Keyword: klasifikasi berbasis objek dan piksel, mangrove, Sentinel-2B, Sungai Liong, UAV

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: