Judul: Classification Based on OBIA (Object Based Imaged Analysis) using SPOT 7 Image at BKPH Regaloh, KPH Pati
Abstrak: Tutupan lahan adalah perwujudan fisik (visual) dari vegetasi, benda alam dan unsur-unsur budaya yang ada di permukaan bumi tanpa memperhatikan kegiatan manusia terhadap objek tersebut. Klasifikasi berbasis objek atau Object Base Image Analysis (OBIA) menggunakan prosedur segmentasi dengan sistem hirarki, sehingga karakteristik objek seperti bentuk, tekstur, konteks dan informasi lain terkait dengan objek dapat menjadi informasi tambahan. Citra yang digunakan pada penelitian ini adalah citra SPOT 7 yang memiliki resolusi tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi tutupan lahan berbasis OBIA menggunakan citra SPOT 7 tahun 2019 dengan klasifikasi berbasis visual dan klasifikasi berbasis piksel. Klasifikasi berbasis OBIA menggunakan citra SPOT 7 di BKPH Regaloh, KPH Pati menunjukkan hasil terbaik pada klasifikasi berbasis visual. Nilai yang didapatkan OA (Overall Accuracy) sebesar 90,33% dan nilai KA (Kappa Accuracy) sebesar 92,93%. Klasifikasi tutupan lahan menghasilkan 7 kelas tutupan lahan yaitu hutan, badan air, lahan terbuka, lahan terbangun, pertanian lahan basah, pertanian lahan kering, dan semak belukar., Land cover is the physical (visual) manifestation of vegetation, natural objects and cultural elements that exist on the surface of the earth without paying attention to human activities towards these objects. Object-based classification or Object Base Image Analysis (OBIA) uses a segmentation procedure with a hierarchical system, so that object characteristics such as shape, texture, context and other information related to objects can become additional information. The image used in this study is a high resolution SPOT 7 image. This study aims to conduct OBIA-based land cover classification using SPOT 7 2019 imagery with visual-based classification and pixel-based classification. OBIA-based classification using SPOT 7 imagery in BKPH Regaloh, KPH Pati showed the best results on visual-based classification. The value obtained by OA (Overall Accuracy) is 90.33% and the KA (Kappa Accuracy) value is 92.93%. The land cover classification produces 7 land cover classes, namely forest, water bodies, open land, built-up land, wetland agriculture, dry land agriculture, and shrubs.
Keyword: SPOT 7 imagery, Land cover, OBIA, pixel-based classification, SPOT 7 imagery, visualbased classification

Judul: Segmentation of Dry Land Forest  Crown Closure using High Resolution Imagery and Very High Resolution Imagery
Abstrak: Penelitian ini mengkaji teknik klasifikasi berbasis objek (OBIA) dengan menggunakan citra resolusi tinggi dan sangat tinggi dalam mendeteksi penutupan tajuk hutan pada hutan lahan kering dalam membedakan tajuk dan gap di PT. Bina Balantak Raya, Sulawesi Selatan. Segmentasi yang dilakukan menggunakan algoritma Watershed, namun algoritma Watershed mempunyai kelemahan yaitu adanya over segmentation sehingga diperlukan proses filtering yaitu dengan Mean Filter pada citra SPOT 6 dan citra Worldview 2 sebelum proses segmentasi. Hasil uji akurasi didapatkan bahwa segmentasi dengan citra SPOT 6 lebih baik menggunakan filter rata-rata dengan kombinasi parameter (10-0,5,0,5) dengan nilai OA sebesar 88,1% dan nilai KAsebesar 59,8%, sedangkan untuk hasil segmentasi citra Worldview 2 lebih baik tanpa filter rata-rata dengan nilai akurasi OA 84,5% dan KA sebesar 60,43% dengan kombinasi parameter (15-0,4,0,6)., This study examines object-based classification (OBIA) techniques using high and very high resolution imagery in detecting dry forest canopy in distinguishing canopy and gap in PT. Bina Balantak Raya, South Sulawesi. Segmentation is carried out using the Watershed algorithm, but the Watershed algorithm has a weakness, namely the existence of segmentation so that a filtering process is needed, namely the Mean Filter on the SPOT 6 image and the Worldview 2 image before the segmentation process. The results of the accuracy test show that segmentation with SPOT 6 images is better using an average filter with a combination of parameters (10-0.5,0.5) with an OA value of 88.1% and a KA value of 59.8%, while for The results of Worldview 2 image segmentation are more unfiltered with an average accuracy of OA of 84.5% and KA of 60.43% with a combination of parameters (15-0.4,0.6).
Keyword: Crown, Kappa Accuracy, Mean filter, Segmentation, Watershed

Judul: Perhitungan penampang hamburan elastik en→en dengan dua macam faktor bentuk: galster dan miller
Abstrak: Penampang hamburan model Galster dan Miller nilainya tergantung pada sudut hambur dan energi elektron datang. Pada variasi sudut mulai 5o sampai 135o dihasilkan penampang hamburan yang nilainya semakin kecil. Hal yang sama diperoleh pada variasi energi elektron datang mulai 0.3 sampai 3.5 GeV. Perbedaan model penampang hamburan Galster dan Miller terletak pada nilai momen magnetik neutronnya. Model penampang hamburan Galster dan Miller memiliki perbedaan pada kisaran energi mulai 0.3 sampai 1.0 GeV dan kesamaan pada kisaran energi mulai 1.0 sampai 3.5 GeV.
Keyword: