Judul: Akurasi Pemetaan Padang Lamun Dari Citra Satelit Worldview-2 Di Perairan Karang Bongkok Dan Kotok Kawasan Taman Nasional Kepulauan Seribu
Abstrak: Ekosistem lamun mempunyai peranan yang penting di daerah pesisir, oleh karena itu kelestariannya perlu dijaga. Salah satu upaya untuk menjaga kelestarian lamun adalah dengan kegiatan monitoring berdasarkan data spasial menggunakan teknik penginderaan jauh. Saat ini, penelitian mengenai pemetaan ekosistem lamun khususnya menggunakan berbagai penajaman citra dari citra resolusi tinggi dan mengetahui akurasi hingga tingkat kerapatan lamun masih sangat terbatas. Tujuan dari penelitian ini adalah memetakan padang lamun dan kerapatanya dari citra satelit resolusi tinggi. Penelitian ini dilaksanakan di perairan Karang Bongkok dan Kotok pada tanggal 15-18 Agustus 2014 dan 17-20 Maret 2015. Data citra satelit yang digunakan adalah citra satelit WorldView-2 dengan tanggal akusisi 5 Oktober 2013. Metode yang digunakan pada pengolahan data citra adalah Depth Invariant Index (DII) dan Principle Component Analysis (PCA) dengan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Berdasarkan hasil penelitian, luas ekosistem lamun di Karang Bongkok dengan metode DII adalah 19,51 ha dengan akurasi 72%, sedangkan dengan metode PCA diperoleh luas sebesar 37,01 ha dengan akurasi sebesar 81%. Luas ekosistem lamun di Pulau kotok dengan metode DII adalah 2,57 ha dengan akurasi sebesar 83%, sedangkan dengan metode PCA diperoleh sebasar 2.63 ha dengan akurasi sebesar 84.29%. Kelas lamun yang dibangun hingga tingkat kerapatan adalah 4 kelas yaitu LJ (lamun jarang), LS (lamun sedang), LP (lamun padat) dan LSP (lamun sangat padat), sedangkan hasil klasifikasi menggunakan algoritma SVM pada citra hasil transformasi DII dapat mengidentifikasikan 3 kelas dari kelas yang dibangun berdasarkan data lapanagan yaitu LS, LP dan LPS dengan akurasi 50.86% di Pulau Kotok, sedangkan di Karang Bongkok yaitu LJ, LS dan LP dengan akurasi 50.85%. Sementara hasil klasifikasi menggunakan algoritma yang sama pada citra hasil transformasi PCA mampu menghasilkan ke empat skema yang dibangun di Pulau Bongkok dengan akurasi 54.93% dan di Pulau Kotok akurasi sebesar 52.99%.
Keyword: Pemetaan ekosistem lamun, DII, PCA, akurasi, Karang Bongkok, Pulau Kotok, WorldView-2.

Judul: Aplikasi Berbagai Algoritma untuk Pemetaan Ekosistem Padang Lamun Menggunakan Data Citra Satelit Resolusi Tinggi di Perairan Sulawesi Selatan
Abstrak: Ekosistem lamun memiliki peranan yang sangat penting di perairan pesisir dan bersifat dinamis terhadap perubahan lingkungan. Perubahan lingkungan dapat mempengaruhi pertumbuhan, kesehatan, dan luasan tutupan lamun. Untuk mengetahui dinamika ekosistem lamun, diperlukan suatu pemantauan atau monitoring terhadap kondisi ekosistem lamun dan hal ini dapat dilakukan melalui pemetaan sebaran ekosistem lamun menggunakan teknologi penginderaan jauh. Pemetaan dengan menggunakan data satelit menjadi pilihan yang efektif untuk mengetahui dinamika luasan dan sebaran ekosistem lamun di perairan Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah (1) mengetahui sebaran jenis dan luasan ekosistem lamun di perairan Sulawesi Selatan, (2) mempelajari dinamika sebaran dan luasan ekosistem lamun di perairan Sulawesi Selatan, (3) membandingkan beberapa metode klasifikasi berbasis piksel dan objek untuk meningkatkan akurasi pemetaan dinamika ekosistem lamun, dan (4) menghasilkan peta kondisi tutupan dan luasan ekosistem lamun di perairan Sulawesi Selatan. Penelitian ini dilaksanakan di perairan Sulawesi Selatan khususnya di sekitar perairan pulau Pajenekang dan pulau Gusung. Pengambilan data lapangan dilakukan padan bulan Agustus-September 2018. Citra satelit yang digunakan adalah SPOT 6 dengan waktu akuisisi 2 September 2013, 14 Oktober 2016, dan SPOT 7 dengan waktu akuisisi 26 Desember 2015, 27 Maret 2017, dan 21 Agustus 2018. Data hasil klasifikasi citra satelit dan data lapangan dianalisis untuk melihat perubahan luasan dan kondisi dari ekosistem lamun dengan menggunakan metode klasifikasi berbasis piksel dan objek. Metode klasifikasi berbasis piksel dan objek kemudian diabandingkan dan diuji dengan beberapa algoritma klasifikasi seperti Support Vector Machine (SVM), Bayesian, K-Nearest Neighbour (KNN), dan Decision Tree (DT). Perbandingan kedua metode klasifikasi dan penerapan beberapa algoritma klasifikasi digunakan untuk mendapatkan hasil pemetaan lamun yang lebih akurat. Berdasarkan hasil peneltiian, ditemukan 5 jenis lamun yaitu Enhalus acoroides, Thalassia hemprichii, Cymodocea rotundata, Syringodium isoetifolium, dan Halodule uninervis di perairan sekitar pulau Pajenekang dan 7 jenis lamun yaitu Enhalus acoroides, Thalassia hemprichii, Cymodocea rotundata, Syringodium isoetifolium, Halodule uninervis, Halophila ovalis dan Thalassodendron ciliatum di sekitar perairan pulau Gusung, perairan Sulawesi Selatan. Klasifikasi pemetaan ekosistem habitat bentik (level 2) dan habitat (tutupan) lamun (level 3) menggunakan metode OBIA dengan perlakuan koreksi kolom air dan tanpa koreksi kolom air serta menggunakan beberapa algoritma klasfikasi (SVM, Bayes, KNN, dan DT) menunjukkan hasil nilai tingkat akurasi yang tidak berbeda nyata. Namun demikian, dari empat algoritma yang digunakan, algoritma Bayes tanpa koreksi kolom air memberikan nilai akurasi tertinggi untuk pemetaan habitat bentik (level 2) sebesar 70,36% dan habitat (tutupan) lamun (level 3) sebesar 66,47%. Perbandingan klasifikasi OBIA dan piksel pada kedua lokasi penelitian menghasilkan akurasi optimum pada OBIA menggunakan algoritma Bayes. Hal ini dikarenakan OBIA dapat mengklasifikasikan objek tidak hanya dari aspek spektral, tetapi juga dapat mengkelaskan secara spasial. Selain itu klasifikasi OBIA dapat meningkatkan segmentasi objek dalam mengakomodasi data yang memiliki tingkat heterogenitas tinggi. Hasil penelitian ini juga menunjukkan terjadinya perubahan luasan lamun yang ditandai dengan berkurangnya luasan lamun di sekitar perairan pulau Pajenekang sebesar 6,4 % dengan koreksi kolom air, 7,6% tanpa koreksi kolom air dan di sekitar perairan pulau Gusung sebesar 10,8% dengan koreksi kolom air, 11,8% tanpa koreksi kolom air selama 5 tahun terakhir (2013-2018).
Keyword: lamun, klasifikasi, berbasis objek, piksel, akurasi

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: