Judul: Pixel and Object Based Benthic Habitat Classification Using High and Medium Spatial Resolution Multispectral Imagery
Abstrak: Informasi tentang habitat bentik perairan laut dangkal memiliki peran utama dalam peningkatan perencanaan spasial dan strategis khususnya di wilayah pesisir. Salah satu metode yang efektif digunakan untuk mendapatkan informasi habitat bentik suatu wilayah adalah melalui pendekatan penginderaan jauh. Pemetaan habitat bentik melalui pendekatan penginderaan jauh dewasa ini cukup menantang dan terus berkembang dalam hal peningkatan tingkat akurasi hasil klasifikasi. Tingkat keakuratan peta yang dihasilkan tergantung dari pemilihan citra, algoritma, dan metode klasifikasi yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji performa algoritma klasifikasi berbasis piksel dan objek dalam memetakan habitat bentik perairan laut dangkal menggunakan citra multi skala yaitu Sentinel-2 dan SPOT-7 baik dengan koreksi kolom air menggunakan algoritma Depth Invariant Index (DII) dan tanpa koreksi kolom air di Pulau Barrang Caddi dan Barrang Lompo. Penelitian ini dilakukan di perairan laut Sulawesi Selatan khususnya di sekitar perairan laut dangkal Pulau Barrang Caddi dan Barrang Lompo. Metode penelitian terdiri dari pengambilan data di lapangan, klasifikasi citra berbasis piksel dan objek, dan uji akurasi. Pengambilan data lapangan dilakukan pada bulan Januari 2022. Citra satelit yang digunakan adalah citra Sentinel-2 dengan waktu perekaman citra 1 Oktober 2021, dan SPOT-7 dengan waktu perekaman citra 10 Agustus 2021. Klasifikasi habitat bentik dilakukan pada tujuh kelas di Pulau Barrang Caddi dan enam kelas di Pulau Barrang Lompo menggunakan beberapa algoritma klasifikasi. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah Bayesian, K-Nearest Neighbor (K-NN), dan Support Vector Machine (SVM) berbasis objek, serta Maximum Likelihood (MLH), Fuzzy Logic, dan Support Vector Machine (SVM) berbasis piksel. Sebaran spasial habitat bentik di perairan laut dangkal Pulau Barrang Caddi dan Pulau Barrang Lompo memiliki komponen dengan persentase tutupan yang beragam. Di Pulau Barrang Caddi, Karang Hidup merupakan objek dominan dengan persentase tutupan 27%, diikuti oleh Pasir (20%), Karang Hidup + Rubble (17%), Pasir + Lamun (15%), Makro Alga (9%), Pasir + Rubble (6%), dan Rubble (5%). Sementara itu, di Pulau Barrang Lompo, Pasir + Lamun merupakan objek dominan dengan persentase tutupan 26%, diikuti Lamun (20%), Karang Hidup (19%), Pasir (16%), Rubble (11%), dan Karang Hidup + Rubble (8%). Selain itu, dengan pendekatan berbasis objek menggunakan algoritma klasifikasi SVM pada citra SPOT-7 menghasilkan tingkat akurasi yang tertinggi di kedua lokasi penelitian. Hasil perbandingan uji akurasi algoritma klasifikasi berbasis objek dan piksel menunjukkan bahwa tingkat akurasi tertinggi adalah sebesar 78,95% dan 60,17% yang masing-masing diperoleh dari hasil klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine berbasis objek dan berbasis piksel tanpa penerapan koreksi kolom air di Pulau Barrang Lompo. Sementara itu, tingkat akurasi tertinggi di Pulau Barrang Caddi adalah sebesar 71,54% dan 63,41% yang masing-masing diperoleh dari hasil klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine berbasis objek dan berbasis piksel tanpa penerapan koreksi kolom air.
Keyword: benthic habitat, classification, object-based, pixel, accuracy

Judul: Klasifikasi Habitat Bentik Perairan Dangkal Berbasis Objek dan Analisis Karakteristik Oseanografi Menggunakan Citra Satelit Multi Resolusi di Perairan Kepulauan Seribu.
Abstrak: Keperluan data dan informasi tentang habitat bentik sangat di perlukan untuk menjaga dan melestarikan ekosistem yang ada di perairan. Pengumpulan data dari distribusi, kondisi dan luasan habitat bentik membutuhkan waktu dan biaya yang cukup mahal jika dilakukan secara manual. Penggunaan teknologi penginderaan jauh merupakan metode alternatif dan komplementer yang dapat memecahkan masalah tersebut. Metode OBIA (Object Based Image Analysis) merupakan metode yang telah banyak digunakan untuk pemetaan habitat bentik yang proses klasifikasinya tidak hanya mempertimbangkan aspek spektral namun juga aspek spasial objek. Penelitian ini dilakukan pada tiga lokasi di Kepulauan Seribu yaitu, Pulau Sebaru besar, Pulau Karang Lebar dan Pulau Lancang. Ketiga pulau tersebut memiliki karakteristik perairan, luas dan kedalaman perairan yang berbeda. Penelitian ini menggunakan citra yang memiliki resolusi yang berbeda, yaitu Citra Worldview 2, Citra SPOT 6 dan Sentinel 2B. Penggunaan ketiga citra tersebut untuk mengetahui kemampuan masing - masing citra dalam memetakan habitat perairan dangkal di kualitas perairan yang berbeda dan apakah Citra Sentinel 2B yang merupakan citra yang mudah didapatkan dan bersifat open source dapat menjadi alternatif dalam pemetaan habitat bentik perairan dangkal. Penelitian ini juga menggunakan 3 tiga algoritma klasifikasi yaitu SVM, KNN dan DT yang diterapkan pada tiga citra dengan resolusi yang berbeda. Habitat bentik perairan dangkal Pulau Sebaru Besar, Pulau Karang Lebar dan Pulau Lancang dapat dipetakan dengan baik dengan menggunakan Citra Worldview 2, SPOT 6 dan Sentinel 2B berdasarkan klasifikasi berbasis objek (OBIA). Tinggi resolusi citra satelit yang digunakan akan meningkatkan hasil akurasi dalam pemetaan habitat bentik perairan dangkal, semakin tinggi citra resolusi maka semakin tinggi akurasi yang dihasilkan. Secara umum pemetaan habitat bentik dapat dipetakan dengan baik dengan algoritma KNN menggunakan Citra Worldview 2, Citra SPOT 6 dan Citra Sentinel 2B. Tinggi konsentrasi Chl-a dan Total Suspended Solid belum dapat dikatakan mempengaruhi rendahnya akurasi dalam pemetaan habitat bentik perairan dangkal.
Keyword: OBIA, SVM, KNN, DT, Citra Multiresolusi

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: