Judul: Pemetaan Habitat Dasar Perairan Dangkal Menggunakan Citra Satelit SPOT-5 di Pesisir Bintan Timur, Kepulauan Riau.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan citra satelit SPOT-5 dalam memetakan karakteristik dasar perairan dangkal dengan menggunakan skema klasifikasi habitat di pesisir Bintan Timur, Kep.Riau. Pemetaan karakteristik dasar perairan dangkal ini dilakukan dengan transformasi kanal hijau dan merah menggunakan algoritma Depth Invariant Index (DII), Y=Ln Kanal Hijau – (ki/kj) Ln Kanal Merah. Citra hasil algoritma ini memberikan gambaran yang lebih detail mengenai karakteristik dasar perairan dangkal dibandingkan dengan citra asli sebelum dilakukan transformasi. Skema klasifikasi habitat dasar perairan yang digunakan adalah Makroalga, Lamun, Makroalga campur karang hidup, Karang hidup, Karang mati campur makroalga, dan Pasir. Akurasi terhadap peta hasil klasifikasi supervised dengan komposit dan transformasi DII pada citra SPOT-5 berturut – turut sebesar 62,41% dan 60,28%, sedangkan hasil klasifikasi dari transformasi DII dengan density slicing sebesar 34,04%.
Keyword: Akurasi, Depth Invariant Index, Shallow Water Habitat, Pemetaan, SPOT-5

Judul: Pemetaan Terumbu Karang Menggunakan Citra Satelit SPOT 5 Di Pesisir Timur Pulau Bintan, Kepulauan Riau
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk memetakan habitat dasar terumbu karang di Pulau Bintan bagian Timur menggunakan citra satelit SPOT 5 dengan mengaplikasikan klasifikasi support vector machine dan klasifikasi Maximum Likelihood. Klasifikasi citra dikelompokan kedalam sembilan kelas habitat kemudian disederhanakan menjadi enam kelas habitat. Wilayah perairan dangkal Pulau Bintan sebagian besar didominasi oleh pasir dan karang hidup, sehingga kondisi terumbu karang dapat dikatakan baik. Hasil uji akurasi peta habitat bentik terumbu karang hasil algoritma MLH dengan sembilan kelas menghasilkan akurasi keseluruahan sebesar 59.21%, sedangkan akurasi keseluruahan dengan menggunakan algoritma SVM adalah 63.47%. Hasil uji akurasi klasifikasi ulang menjadi enam kelas menghasilkan akurasi keseluruahn sebesar 67.37% pada peta dengan menggunakan algoritma MLH, sedangkan akurasi keseluruhan yang dihasilkan dari algoritma SVM sebesar 70.21%. Penggunaan algoritma SVM dapat meningkatkan nilai akurasi pemetaan lebih baik dibanding dengan algoritma MLH.
Keyword: maximum likelihood, pemetaan, SPOT 5, support vector machine

Judul: The Control And Eradication Of Brucellosis In Cattle From The Standpoint Of Human Health
Abstrak: Brucella abortus occurs both in man and cattle. The organism may thrive wherever cattle are raised by man for breeding purposes. As such, spread to humans can easily be lessened if the disease is properly controlled and/or eradicated in cattle. Control of Brucella abortus in cattle can be under taken by continued vaccination, proper attention to hygiene and the particular care taken in the introduction of only brucellosis-free animals into cattle farms. Vac- cination using the strain 19 or strain 45/20 Brucella abortus vaccine is commonly used, though the former is more popular. Each of these vaccine strains has its own advantages and disadvantages. Eradication of Brucella abortus by the test and slaughter policy can also be carried out after proper vaccination programmes have been initiated and a stage reached where only a very small percentage of positive reactors is found,
Keyword: