Judul: IDENTIFICATION OF COCOA AGROFORESTRY USING OF ALGORITHM DECISION TREES BASED ON SPOT 7 IMAGERY AND GEO-SOSIO-BIOPHYSICAL IN SUKAMAJU AND SOUTH SUKAMAJU DISTRICTS, NORTH LUWU
Abstrak: Makalah ini mengkaji pengembangan model algoritma pembelajaran mesin pohon keputusan untuk mendeteksi agroforestri kakao dan monokultur kakao. Tujuan penelitian ini adalah menemukan algoritma pohon keputusan pembelajaran mesin terbaik untuk mendapatkan sebaran spasial kakao agroforestri dan kakao monokultur menggunakan citra SPOT 7 di Kecamatan Sukamaju dan Sukamaju Selatan, Luwu Utara. Variabel yang diteliti meliputi indeks vegetasi dan geo-sosiobiofisik. Studi ini menemukan bahwa “information gain” merupakan kriteria terbaik untuk mendeteksi kakao, dengan peubah citra sintetik ARVI dan elevasi. Penelitian ini menemukan bahwa akurasi minimum dari producer’s dan user’s accuracy dari algoritma yang dihasilkan adalah 97,63% dan 97,4%.
Keyword: agroforestri kakao, geo-sosio-biofisik, cacao agroforestry, geo-socio-biophysics, cacao monoculture, machine learning, decision tree

Judul: Aplikasi  Algoritma Pohon Keputusan Pembelajar Mesin (Decision Tree of Machine  Learning) dalam Deteksi Agroforestri Kakao: Studi Kasus Kecamatan Baebunta  dan Baebunta Selatan, Luwu Utara
Abstrak: Tulisan ini menjelaskan tentang pembangunan algoritma pohon keputusan dari pembelajar mesin menggunakan data penginderaan jauh dan data geospasial untuk mengidentifikasi tanaman kakao agroforestri dan kakao monokultur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan peubah, atribut, dan parameter dalam mengidentifikasi agroforestri kakao dan kakao monokultur menggunakan citra SPOT 7 dengan fitur indeks vegetasi dan parameter geo-sosio-biofisik menggunakan mesin pembelajaran pohon keputusan. Penelitian ini menemukan bahwa peubah yang paling berpengaruh adalah NDVI dan elevasi. Penelitian ini juga menemukan bahwa parameter yang paling berpengaruh adalah Information Gain dengan kombinasi tanpa pemangkasan (pruning), tanpa pra-pangkas (pre pruning), kedalaman pohon 51, pra-pangkas alternatif (pre-pruning alternative) 21, ukuran daun 21, dan jenis sampel yang digunakan adalah Random Sampling. Kajian ini menghasilkan nilai Overall Accuracy (OA) sebesar 93,56% dan Kappa Accuracy (KA) sebesar 92,9%. ATHALLAH SYAFIQ PADANTYA. Application of the Decision Tree of Machine Learning Algorithm in the Detection of Cocoa Agroforestry: a Case Study of Baebunta and South Baebunta Districts, North Luwu. Supervised by I NENGAH SURATI JAYA. This paper describes the development of a decision tree of machine learning algorithm using remote sensing data and geospatial data to identify agroforestry and monoculture cocoa plants. The purpose of this research is to determine variables, attributes, and parameters in identifying cocoa agroforestry and cocoa monoculture using SPOT 7 with vegetation index features and geo-socio-biophysical parameters using machine learning decision tree. This study found that the most influential variables were NDVI and elevation. This study also found that the most influential parameter was Information Gain with a combination of no pruning, no pre-pruning, tree depth of 51, pre-pruning alternative of 21, leaf size of 21, and the type of sample which is random sampling. This study resulted an Overall Accuracy (OA) value of 93,56% and a Kappa Accuracy (KA) value of 92,9%.
Keyword: indeks vegetasi, geo-sosio-biofisik, pohon keputusan, mesin pembelajar

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: