Judul: Citra Sentinel-2 untuk Klasifikasi Umur Tanaman Padi dengan Pendekatan Gaussian Mixture Model
Abstrak: Konsumsi beras masyarakat Indonesia yang tinggi yaitu mencapai 28,69 juta ton pada tahun 2019 menjadikan tanaman padi salah satu subsektor tanaman pangan dalam memenuhi kebutuhan pangan nasional. Pemantauan umur tanaman padi dilakukan agar memberikan gambaran prediksi panen dan produksi tanaman padi. Teknologi penginderaan jauh dapat melakukan pemantauan umur tanaman padi salah satunya menggunakan Citra Sentinel-2. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasi umur tumbuh tanaman padi dan menilai akurasi klasifikasi umur tumbuh tanaman padi dari Citra Sentinel-2 dengan pendekatan Gaussian mixture model (GMM). GMM merupakan salah satu metode satu metode yang sederhana dengan basis fungsi kepadatan. Penelitian dilakukan di lahan sawah Dinas Pertanian, Perkebunan, Pangan, dan Hortikultura Kabupaten Cianjur, Provinsi Jawa Barat dengan waktu pengamatan dari bulan Mei - Agustus 2021. Hasil penelitian menunjukkan setiap band memiliki hubungan yang berbeda-beda antara nilai reflektan dan lahan sawah (vegetasi), sehingga grafik yang terbentuk beragam. Klasifikasi GMM menunjukkan adanya kontinuitas umur padi pada setiap akuisisi citra dari 0 - 130 hari setelah tanam. Nilai overall accuracy dari model GMM ≥ 75% pada resolusi 10 m sebanyak 5 akuisisi citra.
Keyword: GMM, reflectance values, rice fields

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: