Judul: Mapping of Mangrove Area Changes in Kaliwlingi Village, Brebes Regency, Jawa Tengah Province
Abstrak: Berdasarkan penelitian sebelumnya, Pesisir Desa Kaliwlingi, Kabupaten Brebes mengalami abrasi sepanjang 7 km dengan luas 186 hektar atau 30% dari luas abrasi di Kabupaten Brebes. Hal tersebut diakibatkan oleh adanya konversi lahan mangrove menjadi tambak yang dapat merusak lahan pantai. Peningkatan abrasi setiap tahun mendorong masyarakat peduli lingkungan melakukan kegiatan konservasi lahan mangrove untuk mengurangi abrasi dan akresi, disepanjang pantai. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai threshold yang memisahkan mangrove dengan non-mangrove dan luasan mangrove. Penelitian ini menggunakan data citra Sentinel-2A dan data lapang hasi survei. Data satelit diolah dan dianalisis menggunakan algoritma Mangrove Vegetation Index (MVI). Simple random sampling digunakan untuk menentukan pengambilan titik lapang yang digunakan sebagai acuan klasifikasi kelas mangrove dan non-mangrove dari citra satelit. Uji akurasi algoritma MVI menggunakan matriks konfusi, dan koefisien kappa. Hasil penelitian menunjukan jenis mangrove di sekitar 4 stasiun penelitian adalah Avicennia marina, Avicennia alba, dan Rhizophora mucronata. Hasil pemetaan menggunakan algoritma MVI menunjukkan nilai threshold MVI mangrove berkisar antara 2,3 hingga 19,54, sementara nilai non-mangrove adalah <2,3 dan >19,54. Luasan mangrove dari tahun 2016 hingga 2022 mengalami peningkatan sebesar 27,62 ha. Uji akurasi algoritma MVI menunjukkan hasil yang baik dengan overall accuracy 86,81% dan koefisien kappa sekitar 0,73., Based on previous research, Kaliwlingi Village Coastal, Brebes Regency experienced abrasion along 7 km with an area of 186 hectares or 30% of the abrasion area in Brebes Regency. It happened due to the conversion of mangrove land into ponds that can damage coastal land. The increase in abrasion every year encourages people to care about the environment to carry out mangrove land conservation activities to reduce abrasion and accretion, along the coastal. This study aims to determine threshold value that separates class between mangroves and non-mangrove area, then estimate the changing area of mangrove. This study used Sentinel-2A imagery datas and survey field data. Satellite data processed and analyzed, was using the Mangrove Vegetation Index (MVI) algorithm. Simple random sampling used to determine the selection of field points used as a reference for classifying mangrove and non-mangrove classes from satellite images. Test the accuracy of the MVI algorithm used a fusion matrix, and a kappa coefficient. The results showed that the types of mangroves around 4 research stations were Avicennia marina, Avicennia alba, and Rhizophora mucronata. The mapping results used the MVI algorithm showed that the threshold value of mangrove MVI ranged from 2,30 to 19,54, while non-mangrove values were <2,30 and >19,54. The area of mangroves from 2016 to 2022 has increased by 27,62 ha. The MVI algorithm accuracy test showed good results with an overall accuracy was 86,81% and a kappa coefficient was 0,73.
Keyword: Abrasion, Mangrove, MVI, Non-mangrove, Threshold

Judul: Mapping Mangrove Distribution Using Remote Sensing Technology in Harapan, Kelapa, and Pamegaran Islands, Kepulauan Seribu National Park
Abstrak: Keberadaan ekosistem mangrove semakin terancam akibat pesatnya pembangunan destinasi wisata dan bertambahnya jumlah penduduk di Pulau Harapan, Kelapa, dan Pamegaran sehingga perlu dilakukan pemantauan ekosistem mangrove. Tujuan penelitian untuk memetakan sebaran mangrove menggunakan teknologi penginderaan jauh di Pulau Harapan, Kelapa, dan Pamegaran. Metode klasifikasi maximum likelihood digunakan untuk mengklasifikasikan vegetasi mangrove dan non mangrove. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) merupakan algoritma untuk menduga indeks vegetasi dari citra satelit. Klasifikasi Citra Sentinel-2A menghasilkan 3 kelas kerapatan mangrove yakni kelas kerapatan rapat, sedang, dan jarang, dengan kelas dominan adalah kelas kerapatan rapat. Luas total mangrove di Pulau Pamegaran pada tahun 2015 sebesar 1,81 ha dan luas total mangrove di tahun 2021 sebesar 2,97 ha. Luas sebaran mangrove di Pulau Harapan dan Kelapa pada tahun 2015 sebesar 4,1 ha dan pada tahun 2021 sebesar 6,56 ha. Hasil uji akurasi sebaran kerapatan mangrove menggunakan confusion matrix pada klasifikasi citra dengan survey lapang menghasilkan akurasi sebesar 82,95%., The existence of mangrove ecosystems is increasingly threatened due to the rapid development of tourist destinations and the increasing number of residents in Harapan, Kelapa, and Pamegaran islands so that monitoring of mangrove ecosystems is necessary. The purpose of the research to map the distribution of mangroves using remote sensing technology in Harapan, Kelapa, and Pamegaran Islands. The maximum likelihood classification method is used to classify mangrove and non-mangrove vegetation. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is an algorithm for guessing vegetation indexes from satellite imagery. Sentinel-2A image classification produces 3 classes of mangrove density, namely tight, medium, and rare density classes, with the dominant class being the tight density class. The total mangrove area on Pamegaran Island in 2015 amounted to 1,81 ha and the total mangrove area in 2021 amounted to 2,97 ha. The area of mangrove distribution in Harapan and Kelapa Island in 2015 amounted to 4,1 ha and in 2021 amounted to 6,56 ha. Mangrove density distribution accuracy test results using confusion matrix in image classification with field survey resulting in accuracy of 82,95%.
Keyword: Density, Mangrove, NDVI, Remote sensing, Sentinel-2A

Judul: Egg drop syndrome 1976 ( EDS '76 )
Abstrak: Dalam Rancangan Pelita Ketiga (1979/80 - 1983/84) dijelaskan bahwa tujuan pembangunan antara lain adalah me ningkatkan mutu gizi pola komsumsi masyarakat melalui pe- ningkatan penyediaan karbohidrat, protein dan vitamin. Selain daging dan susu, telur adalah sumber protein hewani yang sangat penting. Oleh sebab itu dalam rangka peningkatan penyediaan protein pemerintah terus berusaha meningkatakan produksi telur dengan menggalakan peternak- an rakyat dan peternakan komersil yang telah maju. Peter- nakan yang telah maju dapat berfungsi sebagai pusat latih an dan pengembangan usaha peternakan rakyat disekitarnya. Mereka dapat sebagai sumber bibit dan tehnologi bagi pe ternakan rakyat. Menurut data dari Bulletin Statistik dan Ekonomi. Ter nak (1981) produksi telur dari Repelita I sampai Repelita III terus meningkat. Dalam Repelita I terdapat kenaikan produksi telur +4,2% per tahun. Dalam Repelita II produk- si telur meningkat +13,8% per tahun dan dalam 2 tahun Re- pelita III (1979-1980) terdapat kenaikan rata-rata produk si telur +6,93% per tahun. ...
Keyword: