Judul: Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal Menggunakan Logika Fuzzy dan Maximum Likelihood Pada Citra Multispektral
Abstrak: Sebagian besar pendekatan klasifikasi didasarkan pada informasi per piksel, di mana setiap piksel diklasifikasikan menjadi satu kategori. Karena heterogenitas dan keterbatasan dalam resolusi spasial citra penginderaan jarak jauh, piksel campuran umum terjadi pada data resolusi spasial medium dan kasar. Adanya piksel campuran telah dikenali sebagai masalah utama, yang mempengaruhi penggunaan data penginderaan jarak jauh secara efektif dalam klasifikasi per piksel. Logika fuzzy memiliki aplikasi di berbagai bidang, namun memiliki arti khusus untuk penginderaan jarak jauh. Logika fuzzy memungkinkan keanggotaan parsial, properti yang sangat penting di bidang penginderaan jarak jauh, karena keanggotaan parsial diterjemahkan secara dekat dengan masalah piksel campuran (Murmu et al. 2015). Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan algoritma klasifikasi logika fuzzy untuk memetakan Habitat dasar Perairan dangkal pada Citra Satelit SPOT 7 dan Sentinel – 2A dan menguji tingkat akurasinya dan membandingkan algoritma klasifikasi logika fuzzy dengan maximum likelihood. Berdasarkan hasil penelitian, tingkat akurasi tematik habitat perairan dangkal dengan metode depth invariant index (DII) terhadap empat kelas habitat perairan dangkal meliputi; karang, pasir, lamun, dan rubble. Diperoleh overall accuracy untuk algoritma klasifikasi logika fuzzy adalah 83.8 % pada citra satelit Sentinel – 2A dan pada citra satelit SPOT 7 adalah 87.2 %. Dibandingkan dengan algoritma klasifikasi maximum likelihood pada Sentinel 2A yang diperoleh overall accuracy adalah 76.1 % dan pada SPOT 7 adalah 80.7 %. Sedangkan tanpa menggunakan metode DII, overall accuracy dari algoritma klasifikasi logika fuzzy pada Sentinel – 2A adalah 81 % dan pada SPOT 7 adalah 83.3 % dibandingkan dengan algoritma klasifikasi maximum likelihood pada Sentinel – 2A diperoleh overall accuracy adalah 72. 5 % dan pada SPOT 7 adalah 77.3 %. Tingkat akurasi tematik habitat perairan dangkal dengan metode DII terhadap emam kelas habitat perairan dangkal meliputi; karang, pasir, lamun, dan rubble, pasir campur karang dan pasir campur lamun. Diperoleh overall accuracy untuk algoritma klasifikasi logika fuzzy adalah 72.3 % pada citra satelit Sentinel – 2A dan pada citra satelit SPOT 7 adalah 76.4 %. Dibandingkan dengan algoritma klasifikasi maximum likelihood pada Sentinel 2A yang diperoleh overall accuracy adalah 63.1 % dan pada SPOT 7 adalah 70.5 %. Sedangkan tanpa menggunakan metode DII, overall accuracy dari algoritma klasifikasi logika fuzzy pada Sentinel – 2A adalah 70.9 % dan pada SPOT 7 adalah 73.2 % dibandingkan dengan algoritma klasifikasi maximum likelihood pada Sentinel – 2A diperoleh overall accuracy adalah 58.3 % dan pada SPOT 7 adalah 68.9 %.
Keyword: habitat bentik, klasifikasi, logika fuzzy, Sentinel 2A, SPOT 7

Judul: Performance of Maximum Likelihood, Support Vector Machine, and Fuzzy Logic Algorithms in Mapping Seagrass Distribution using Multi-Sensor Imagery
Abstrak: Minimnya data dan informasi tentang ekosistem lamun menyebabkan keterbatasan dalam upaya konservasi terkait lamun di Indonesia. Metode penginderaan jauh merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk memetakan dan memantau kerapatan padang lamun. Penggunaan citra satelit dengan resolusi spasial berbeda, metode dan skema klasifikasi yang kurang tepat dalam ekstraksi citra satelit termasuk hal yang dapat mempengaruhi akurasi peta. Sebagian besar pendekatan klasifikasi yang banyak dilakukan didasarkan pada informasi per piksel. Metode OBIA merupakan metode yang juga telah banyak digunakan, di mana metode ini tidak hanya mempertimbangkan aspek spektral namun juga aspek spasial objek. Namun, kemiripan spektral antara kelas habitat bentik tidak dapat dihindari oleh kedua metode baik OBIA maupun piksel. Logika fuzzy memiliki aplikasi di berbagai bidang, dan saat ini juga sudah banyak digunakan dalam pemrosesan citra satelit. Logika fuzzy memungkinkan keanggotaan parsial, properti yang sangat penting di bidang penginderaan jauh, karena keanggotaan parsial diterjemahkan secara dekat dengan masalah piksel campuran. Tujuan penelitian ini adalah menentukan performa deliniasi dan klasifikasi kerapatan lamun yang dihasilkan dari aplikasi algoritma klasifikasi Maximum Likelihood (MLH), Support Vector Machine (SVM), dan Logika Fuzzy dan menggunakan citra multi skala yaitu Sentinel-2 dan WorldView-2, dan dengan koreksi kolom air di Pulau Kodingareng Lompo. Penelitian ini menggunakan dua citra satelit dengan resolusi spasial yang berbeda, yaitu citra Sentinel-2 dengan ukuran piksel 10 x 10 m2 dan citra WorldView-2 dengan ukuran piksel 1,85 x 1,85 m2. Citra Sentinel-2 sebagai citra open source yang mudah diperoleh dan tergolong dalam citra resolusi menengah dan WorldView-2 sebagai citra referensi yang tergolong dalam citra beresolusi tinggi. Identifikasi dan klasifikasi sebaran lamun dilakukan di Pulau Kodingareng Lompo, Sulawesi Selatan dengan menggunakan dua metode yaitu berbasis piksel dan berbasis objek, serta tiga algoritma klasifikasi yaitu MLH, SVM dan Fuzzy, serta dengan melakukan koreksi kolom air dengan Depth Invariant Index (DII) dan tidak dilakukan koreksi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi tentang algoritma yang tepat dalam klasifikasi dan memetakan sebaran lamun dengan akurasi yang baik. Hasil studi dari empat kelas kerapatan lamun meliputi; jarang (0 – 25%), sedang (26 – 50%), padat (51 – 75%) dan sangat padat (76 – 100%) serta empat kelas habitat bentik meliputi; karang, lamun, pasir dan rubble memperlihatkan bahwa algoritma logika fuzzy menggunakan citra WorldView-2 dengan penerapan koreksi kolom air memiliki tingkat akurasi yang baik. Jika dibandingkan dengan hasil klasifikasi algoritma lainnya yang memiliki nilai overall accuracy (OA) sebesar 86,67% untuk tujuh kelas (kerapatan lamun dan habitat bentik), 92,11% untuk empat kelas kerapatan lamun dan 99,50% untuk dua kelas kerapatan lamun. Nilai koefisien kappa sebesar 0,89 yang termasuk dalam kategori hampir sempurna dan nilai Z statistik tertinggi sebesar 51,60 memperlihatkan bahwa penggunaan algoritma logika fuzzy pada citra WorldView-2 lebih baik dibandingkan perlakuan lainnya. Adapun nilai signifikansi tertinggi adalah pada algoritma logika fuzzy vs MLH sebesar 2,82, nilai tersebut lebih besar dari nilai Z tabel (1,96) yang berarti berbeda signifikan. Sementara untuk citra Sentinel-2 vs WorldView-2 memiliki nilai signifikansi sebesar 1,48, serta penerapan DII vs tanpa DII memiliki nilai signifikansi sebesar 0,94 yang berarti keduanya tidak berbeda signifikan. Kemudian disusul oleh algoritma SVM (OBIA) yang memberikan hasil lebih optimal dibandingkan dengan algoritma MLH dan
Keyword: accuracy, algorithm, seagrass, sentinel-2, worldview-2

Judul: Definisi zat besi ( Fe ) pada anak babi
Abstrak: Dalam bidang sub sektor peternakan, ternak babi mempunyai prospek yang cukup baik untuk dikembangkan dalam rangka meningkatkan eksport non migas. Namun anak-anak babi yang sedang menyusu sering mengalami defisiensi zat besi (Fe). Bila masalah ini tidak segera ditanggulangi, peternak akan mengalami kerugian. Zat besi dapat diperoleh dari makanan yang berasal dari hewan (tepung tulang, tepung ikan, tepung daging, "skimmed milk"); tumbuh-tumbuhan (leguminosae, rumput-rumputan, biji-bijian) dan mineral alam (Girindra, 1979). Dalam tubuh hewan, zat besi berperanan sebagai pembawa 02 ke seluruh jaringan, juga sebagai pembawa oksigen pernafasan di dalam sel urat daging (Underwood, 1981). Dalam duodenum dan yeyenum bagian atas, besi dalam bentuk ferro akan diserap. Penyerapan ini akan diatur berdasarkan teori "mucosal block" dari Granick. Kemudian dalam plasma darah, besi akan berikatan dengan B₁ globulin dan membentuk transferrin, yang akan segera dibawa ke seluruh jaringan. Kelebihan besi akan diikat oleh apoferritin dan membentuk ferritin yang ditimbun sebagai besi cadangan, terutama di hati. Bila kapasitas besi yang dapat disimpan sebagai ferritin telah jenuh, maka besi akan ditimbun sebagai hemosiderin. Zat besi dalam jumlah yang sedikit akan diekskresikan melalui pengelupas- an epitil, tinja, air kemih, cairan empedu, keringat. ...
Keyword: