Judul: Deteksi Perubahan Luasan Vegetasi Magrove di Pulau Karimun Kecil Kepulauan Riau dengan Menggunakan Citra Satelit Landsat
Abstrak: Hilangnya hutan mangrove Indonesia ini menyumbang 42% emisi gas rumah kaca akibat rusaknya ekosistem pesisir, termasuk rawa, mangrove dan rumput laut. Pemantuan kerusakan hutan mangrove secara langsung tidak mudah karena kesulitan pemetaan di lapangan dan minimnya informasi data luasan mangrove secara temporal untuk itu teknik penginderan jauh dapat dijadikan sebagai alternatif. Penelitian ini dilakukan mulai bulan April 2016 sampai dengan bulan Agustus 2017 di daerah Pulau Karimun Kecil, Kab. Karimun, Provinsi Kepulauan Riau. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perubahan luasan vegetasi mangrove di Pulau Karimun Kecil. Penelitian ini menggunakan dua metode yaitu pengolahan citra menggunakan algoritma NDVI dan pengolahan data lapangan menggunakan metode Ground Check. Citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra satelit Landsat 5 TM tahun 2003 dan 2009 serta citra satelit Landsat 8 OLI tahun 2016. Klasifikasi citra menggunakan klasifikasi terbimbing (supervised) yang dibagi menjadi 4 kelas utama yaitu hutan, lahan terbuka, laut, dan mangrove. Mangrove dibagi lagi menjadi 3 kelas berdasarkan kerapatannya yaitu kelas kerapatan jarang, sedang , dan rapat/tinggi. Pada tahun 2003 luas mangrove di Pulau Karimun adalah 70.78 ha dengan didominasi oleh kelas kerapatan tinggi sebesar 59.19 %. Tahun 2009 luasan mangrove mengalami penurunan sebesar 8.74 ha menjadi 62.04 ha. Mangrove dengan kelas kerapatan tinggi cenderung berkurang, terutama di daerah barat daya pulau. Pada tahun 2016 terjadi penurunan luasan mangrove yang lebih besar sehingga luasan mangrove di Pulau Karimun Kecil hanya tersisa 44.08 ha. Kondisi mangrove di Pulau Karimun Kecil dalam kurun waktu 2003–2016 terus mengalami penurunan hal ini menunjukkan bahwa belum ada penanganan untuk mengatasi perubahan luasan mangrove.
Keyword: Mangrove, NDVI, perubahan luasan, Pulau Karimun Kecil

Judul: Aplikasi Penginderaan Jauh dengan Citra Satelit Quickbird untuk Pemetaan Mangrove di Pulau Karimunjawa, Kabupaten Jepara, Jawa Tengah
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk identifikasi mangrove dengan satelit QuickBird di Taman Nasional Karimunjawa. Selain itu juga dilakukan pemetaan ekosistem mangrove dan kajian Indeks Nilai Penting (INP) dari ekosistem mangrove tersebut. Survei lapang dilaksanakan pada 3-12 Juli 2004 di Taman Nasional Karimunjawa, Jepara, Jawa Tengah. Parametar yang diukur meliputi nama spesies dan diameter batang. Pengolahan citra dilakukan di Laboratorium Geomatic and Natural Recources, SEAMEO-BIOTROP, Bogor. Citra Satelit QuickBird yang akan digunakan telah mengalami berbagai tahap pengolahan awal, yaitu : koreksi geometrik, koreksi radiometrik dan penajaman citra menggunakan komposit 423. Setelah itu dilakukan pembuatan training area dan supervised classification dengan metode maximum likelihood. Ketelitian klasifikasi dapat diketahui dengan confusion matrix. Satelit ini mampu membedakan dua genus mangrove yaitu Avicennia dan Rhizophora. Genus lain yang terdapat di Karimunjawa tidak dapat dipisahkan karena luasannya kecil sehingga tidak dapat dibuat daerah latihnya. Untuk kerapatan mangrove ditentukan dengan indeks vegetasi. Citra hasil klasifikasi dari komposit 423 tersebut memiliki overall accuracy sebesar 84,33% dengan koefisien kappa 0,812. Hal ini berarti jumlah total piksel yang terkelaskan dengan benar adalah 84,33% dan proses klasifikasi yang dilakukan memiliki ketepatan 81,20% yang dihasilkan dari klasifikasi acak. Indeks vegetasi yang digunakan adalah yang memiliki koefisien determinasi dan koefisien korelasi tertinggi. Dari indeks vegetasi yang dicobakan, koefisien determinasi terbesar untuk Rhizophora adalah RVI dengan (R2) = 54,02% dan korelasi (r) = 0,73. Untuk Avicennia koefisien determinasi terbesar (R2) = 54,02% dan korelasi (r) = 0,73 dengan TNDVI. Setelah itu dilakukan proses overlay antara citra penutupan lahan dengan citra kerapatan dari indeks vegetasi. Hasil ini memberikan informasi mengenai genus mangrove dan tingkat kerapatannya. Pada hasil overlay kelas Rhizophora dengan kerapatan sedang memiliki luasan terbesar, dan kelas Avicennia dengan kerapatan sangat rapat memiliki luasan terkecil. Kecilnya koefisien determinasi dan koefisien korelasi antara Indeks Nilai Penting (INP) dan nilai spektral satelit menandakan satelit belum mampu mendeteksi hubungan antara nilai spektral dengan INP mangrove. Kesulitan ini disebabkan INP merupakan indeks ekologi, yang menyatakan peranan jenis mangrove dalam komunitasnya. Dari survei lapang hutan mangrove di P. Karimunjawa ditemukan delapan spesies mangrove, yaitu : Acanthus ilicifolius, Aegiceras corniculatum, Avicennia alba, Excoecaria agallocha, Rhizophora apiculata, Rhizophora mucronata, Rhizophora stylosa, dan Sonneratia alba.
Keyword: 

Judul: Evaluation of Influenza Antibody Titers in Serum and Egg Yolk of Layers Vaccinated with Influenza Vaccines.
Abstrak: Influenza belongs to the Orthomyxoviridae family which causes upper and lower respiratory tract infection. The aim of this study was to evaluate influenza-A specific antibody titers from serum and egg yolk of hens vaccinated with quadrivalent influenza vaccines. Three Hy-line Brown layers were vaccinated with quadrivalent influenza type A and B inactivated vaccines. Vaccination was carried out three times at a dose of 0.25 ml/chicken via the intramuscular route. The first vaccination was carried out at 24 weeks of age, then boosters were performed at 28 and 32 weeks of age. Serum and egg yolk were collected every week for 20 weeks since the first vaccination. Influenza A H3N2 and H1N1 antibody titers were determined using hemagglutination-inhibition (HI) test and agar-gel-precipitation (AGP) test. Influenza-A H3N2 and H1N1 specific antibodies were detected in both serum and egg yolk from the first to twenty weeks after the initial vaccination. Highest HI geometric mean titer (GMT) of H1N1 antibody reached 26.67 HIU at nine weeks post first vaccination (p.f.v), while H3N2 antibody reached 26 HIU at six weeks p.f.v. Our result showed that influenza antibodies can be produced in layers using quadrivalent vaccines and layer chickens are able to produce equivalent antibody levels for each influenza subtype.
Keyword: antibody, egg yolk, influenza, layer chickens, serum