Judul: Classification of  Paddy Growth Phases on Sentinel-2 with k-Nearest Neighbors Approach
Abstrak: Padi merupakan komoditas utama dalam menyokong pangan masyarakat, hampir sebagian besar dari penduduk Indonesia menjadikan padi sebagai makanan pokok. Oleh karena itu, estimasi produksi beras tahunan perlu dilakukan pemerintah sebagai antisipasi terjadinya gagal panen. Salah satu upaya yang dapat dilakukan yaitu melalui pemantauan kondisi tanaman padi dengan memanfaatkan citra satelit. Penelitian ini bertujuan melakukan identifikasi kekontrasan tampilan citra hasil koreksi radiometrik dengan sen2cor, menganalisis klasifikasi fase pertumbuhan tanaman padi menggunakan metode klasifikasi k-Nearest Neighbors (kNN) dan menguji akurasi hasil klasifikasi fase pertumbuhan tanaman padi. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi k-nearest neighbors yang merupakan metode klasifikasi berdasarkan pada perhitungan jarak terdekat suatu objek data latih dengan objek lain di sekitarnya. Penelitian menggunakan data sekunder dari penelitian Wijayanti (2018) dan dilaksanakan pada Januari-Juli 2021. Hasil penelitian menunjukan bahwa nilai pasca koreksi atmosferik (BOA) memiliki standar deviasi yang lebih besar dibandingkan nilai sebelum koreksi atmosferik (TOA), sehingga secara visual citra koreksi BOA tampak lebih kontras. Pola spektral yang telah terkoreksi atomosferik (BOA) memiliki nilai pantulan yang lebih rendah dibandingkan pada citra sebelum koreksi atmosferik (TOA), khususnya pada band biru. Hasil klasifikasi k-nearest neighbors dari 3 kecamatan menunjukkan kontinuitas fase tumbuh dari dominansi fase bera basah di akuisisi 6 Desember 2017 ke dominansi fase bera kering di akuisisi 31 Maret 2018. Hasil uji akurasi klasifikasi k-Nearest Neighbors menunjukkan bahwa rata-rata akuisisi citra memiliki nilai akurasi yang baik yaitu di atas 85%. Kata Kunci: k-Nearest Neighbors, Citra Sentinel 2, Fase tumbuh padi, sen2cor., Rice is the main commodity in supporting people's food, almost most of the Indonesian population makes rice as a staple food. Therefore, it is necessary to estimate the annual rice production by the government in anticipation of crop failure. One of the efforts that can be done is through monitoring the condition of rice plants by utilizing satellite imagery. This study aims to identify the contrast of the image display resulting from radiometric correction with sen2cor, analyze the classification of rice growth phases using the k-Nearest Neighbors (kNN) classification method and test the accuracy of the classification results for the growing phases of rice plants. This study uses the k-nearest neighbors classification method, which is a classification method based on the calculation of the closest distance of a training data object to other objects in the vicinity. This study uses secondary data from Wijayanti's research (2018) and was carried out in January-July 2021. The results show that the post-atmospheric correction (BOA) value has a standard deviation that is larger than the pre-atmospheric correction (TOA) value, so that visually the BOA correction image appear more contrast. The atomospheric corrected spectral pattern (BOA) has a lower reflectance value than the image before atmospheric correction (TOA), especially in the blue band. The results of the k-nearest neighbors classification from 3 sub-districts show the continuity of the growing phase from the dominance of the wet fallow phase on the acquisition of December 6, 2017 to the dominance of the dry fallow phase on the acquisition of March 31, 2018. The results of the accuracy test for the classification of k-Nearest Neighbors show that the average image acquisition has
Keyword: k-Nearest Neighbors, Sentinel 2 imagery, paddy growth phase, sen2cor

Judul: Rice Growth Phase Classification with an Object-Based Image Analysis Using Sentinel-2
Abstrak: Pemantauan tanaman padi di Indonesia sebelumnya dilakukan dengan metode pengamatan eye estimate dimana tingkat subjektivitas pengamat sangat tinggi. Sejak tahun 2018 dilakukan penyempurnaan berdasarkan pengamatan objektif dengan metode Kerangka Sampel Area (KSA). Teknik pengambilan data pada KSA dilakukan dengan bantuan citra satelit. Citra satelit gratis Sentinel-2 dapat digunakan untuk memantau pertumbuhan padi secara spasio temporal dan pada wilayah yang lebih luas. Citra Sentinel-2 didesain mendukung pemantauan pertanian. Untuk memantau fase tumbuh padi bisa dilakukan dengan klasifikasi berbasis piksel, tetapi pendekatan ini memiliki keterbatasan munculnya salt and pepper yang mengganggu hasil klasifikasi. Pendekatan klasifikasi Object-Based Image Analysis dapat mengatasi fenomena ini dan lebih baik dalam meniru persepsi manusia terhadap objek. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi fase tumbuh padi pada citra Sentinel-2 dengan pendekatan klasifikasi berbasis objek, membandingkan hasil klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF) dalam identifikasi fase tumbuh padi, dan mengetahui sebaran spasio temporal fase tumbuh padi. Citra Sentinel-2 dengan 12 akuisisi bulan Mei-Agustus 2021 dianalisis dengan pendekatan berbasis objek dan fase tumbuh padi diklasifikasi dengan SVM dan RF. Hasil analisis menunjukkan klasifikasi berbasis objek pada citra deret waktu Sentinel-2 dapat menghasilkan sebaran fase tumbuh padi secara konsisten dan berlanjut. Klasifikasi dengan pendekatan SVM menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan RF.
Keyword: Random Forest Segmentasi Support Vector Machine

Judul: Infeksi Cacing Jantung Dirofilaria Immitis, Railliet & Henry, 1911 Pada Anjing
Abstrak: Cacing Dirofilaria immitis dewasa yang tinggal dalm ventrikel kanan jantung anjing, sering kali menimbulkan gejala klinis yang cukup berat. Cacing Tersebut menghasilkan mikrofilaria yang selanjutnya berkembang menjadi larva infektif dalam saluran malphigi induk semang entara, yaitu nyamuk dari genus Culex, Aedes dan Anopheles.
Keyword: