Judul: Sentinel-2A Imagery for Identification of Paddy Rice Growth Phases with Random Forest Classification
Abstrak: Produksi padi nasional pada 2019 sebesar 54,60 juta ton Gabah Kering Giling (GKG) atau mengalami penurunan sebanyak 4,60 juta ton dibandingkan tahun 2018. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk meningkatkan produksi padi adalah dengan menghitung luas tanam dan luas panen melalui pendekatan identifikasi sebaran fase tumbuh tanaman padi. Penelitian ini bertujuan mentransformasi nilai piksel Citra Sentinel-2A menjadi nilai reflektan, menerapkan klasifikasi random forest untuk mengidentifikasi fase tumbuh tanaman padi, dan uji akurasi klasifikasi random forest dalam mengidentifikasi fase tumbuh tanaman padi. Pengumpulan data lapang dilaksanakan di Desa Hegarmanah pada 26 Januari-29 Juni 2020. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi random forest, yang merupakan metode klasifikasi berdasarkan pohon keputusan (decision tree). Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data penelitian di Kecamatan Bojongpicung, Ciranjang, Haurwangi dengan tujuh akuisisi citra, yaitu 6, 26, 31 Desember 2017, 19 dan 24 Februari 2018, 16 dan 31 Maret 2018 digunakan sebagai model yang kemudian diaplikasikan ke lahan sawah penelitian di Desa Hegarmenah dengan tiga akuisisi citra, yaitu 10 Maret, 9 April, dan 29 April 2020. Hasil penelitian menunjukkan digital number bernilai antara 0-15.745 dan nilai reflektan berkisar antara 0-1. Hasil klasifikasi di tiga kecamatan menunjukkan kontinuitas, dimana fase bera basah pada 6 Desember 2017 hingga fase bera kering pada 31 Maret 2018. Ketujuh akuisisi memiliki nilai overall accuracy di atas 75%. Aplikasi model yang dibangun dari akuisisi 19 Februari 2018 menunjukkan kontuinitas fase yang sesuai dengan data lapang, dimana fase generatif pada 10 Maret 2020, fase harvesting pada 9 April 2020, dan fase bera kering pada 29 April 2020. Kesesuaian hasil aplikasi yang dibangun dari model tersebut menunjukkan nilai akurasi yang tinggi, yaitu 89%., National rice production in 2019 amounted to 54.60 million tons of Gabah Kering Giling (GKG) or decreased by 4.60 million tons compared to 2018. One of the efforts that to be done to increase the production of rice is to calculate the planted area and harvest area through the identification approach of paddy rice growth phases. The objective of this study was to transform the Sentinel-2A image pixel value into a reflectance value, application random forest classification to identify the growth phases of paddy rice, and random forest classification accuracy test to identify the growth phases of paddy rice. The fields data was collected in Hegarmanah Village from January 26th until June 29th, 2020. This research is used random forest classification, which is a classification method based on a decision tree. This study used secondary data, consists of a research data in Bojongpicung, Ciranjang, and Haurwangi District with seven imagery acquisition, namely December 6th, 26th, and 31st, 2017, February 19th and 24th, 2018, March 16th and 31st, 2018 used as a model, then applied it to the research paddy fields in Hegarmanah Village with three imagery acquisition, namely March 10th, April 9th and 29th, 2020. The results showed that the digital number ranges from 0-15.745 and the reflectance value range from 0-1. The classification results in three sub-districts showed continuity, with the wet fallow phase on December, 6th 2017 and the dry fallow phase on March, 31st 2018. The seven acquisitions have an overall
Keyword: digital number, growth phase, random forest, reflectance value, sentinel-2a imagery

Judul: Citra Sentinel-2 untuk identifikasi fase pertumbuhan padi dengan analisis pola reflektan di Kabupaten Cianjur.
Abstrak: Beras merupakan makanan pokok lebih dari 90% penduduk Indonesia. Berdasarkan data Badan Pusat Statistika (BPS) menunjukan adanya produksi beras yang mengalami kenaikan dari 65,75 juta ton (tahun 2011) hingga 81,38 juta ton (tahun 2017). Namun, kondisi tersebut belum memenuhi kebutuhan beras (90%) karena konversi lahan sawah yang mengakibatkan produksi padi berkurang. Maka dibutuhkan perencanaan peningkatan produksi padi oleh pemerintah untuk mencapai swasembada pangan. Swasembada pangan dapat dicapai sejalan dengan UU RI No.7 tahun 1996 mengenai ketahanan pangan. Upaya yang dapat dilakukan yaitu melakukan pemantauan kondisi pertanaman padi menggunakan data satelit penginderaan jauh seperti citra Sentinel-2. Citra ini memiliki resolusi spasial cukup tinggi sampai 10 m, sehingga dapat memberikan kenampakan objek dengan lebih detail. Penelitian ini bertujuan mentransformasikan nilai digital number (DN) menjadi nilai reflektan, menganalisis pola reflektan dan mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi dengan menggunakan metode maximum likelihood di tiga kecamatan, yaitu Bojongpicung, Ciranjang, dan Haurwangi, Kabupaten Cianjur. Menganalisis perubahan nilai DN ke reflektan melalui histogram citra sebelum dan sesudah koreksi radiometrik. Analisis pola reflektan dengan melihat nilai reflektan di setiap band dan lokasi sampel pada 7 akuisisi citra. Klasifikasi fase pertumbuhan dengan mengkelaskan nilai reflektan melalui training sampel (ROI). Hasil penelitian menunjukan bahwa secara umum kenampakan histogram pada nilai DN dan reflektan memiliki pola yang relatif sama, namun berbeda pada nilainya. Nilai digital number berkisar 0-65.535 (16 bit) sedangkan nilai reflektan berkisar 0–1. Nilai reflektan pada band NIR dapat membedakan 5 fase pertumbuhan padi dibandingkan dengan band biru, hijau dan merah. Berdasarkan nilai reflektan band NIR diperoleh bentukan pola reflektan fase pertumbuhan padi seperti parabola. Keragaman fase di setiap akuisisi citra diperoleh rentang nilai reflektan pada fase bera basah (0.0615–0.1622), vegetatif (0.1622–0.2524), generatif (0.2524–0.2092), harvesting (0.2092–0.1410) dan bera kering (<0.1410). Hasil klasifikasi maximum likelihood menunjukan persebaran fase tumbuh dan dominansi fase di setiap akuisisi citra. Hasil uji akurasi klasifikasi hanya 4 citra yang memilliki overal accuracy >75 %, yaitu 6, 31 Desember 2017 dan 16, 31 Maret 2018, sedangkan citra lainnya <75%. Salah satunya disebabkan oleh kesalahan deteksi piksel fase bera basah sebanyak 95 piksel menjadi fase vegetatif dari 194 piksel. Selain itu, perbedaan ketajaman citra dalam mengidentifikasi fase tumbuh dapat membuat fase vegetatif dengan generatif terlihat sama dan akan sulit dibedakan pada citra.
Keyword: Fase pertumbuhan, Maximum Likelihood, NIR, Pola Reflektan, Sentinel-2

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: