Judul: Pemetaan Habitat Perairan Dangkal Karang Lebar, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta dengan Citra Landsat-7 ETM+ SLC-Off dan Landsat-8 OLI
Abstrak: Coral reefs continue to be degraded over past decades due to human activities so we need a unified management related its preservation. One effort proposed is to conduct shallow water habitat mapping of coral reef ecosystems. This study aimed to examine the usage feasibility of Landsat-7 SLC-Off images. LLHM method was used to fill the gaps of SLC-Off images. Bottom habitat types were extracted by using Lyzenga’s method and classified by using unsupervised classification into four categories (i.e live coral, dead coral, sand, and seagrass). Accuracy measurement used classification matrix with 251 survey data. Statistical test used independent samples t-test and z-test with 95% confidence level. From the result of accuracy measurement, Landsat-7 yielded OA = 55.11% and Khat = 0.34 had an average value of overall accuracy and Kappa coefficient higher than Landsat-8 as OA = 53.65% and Khat = 0.30. However, from statistical test results conducted on those OA and Khat, either independent samples t-test or z-test, where both showed not significant results. Thus it is concluded that the Landsat-7 SLC-Off images are still can be utilized in shallow water habitat mapping of coral reef ecosystems.
Keyword: t-test and z-test, thematic map accuracy, Landsat-7 and Landsat-8 images, coral reefs mapping

Judul: Benthic Habitat Classification Using Maximum Likelihood, Fuzzy Logic, and Neural Networks Algorithm on Landsat 8 and Sentinel-2A Imagery
Abstrak: Teknologi pengindraan jauh dengan wahana satelit dan dengan berbagai resolusi sensor semakin berkembang baik spektral, spasial maupun dalam resolusi radiometrik dan temporalnya. Disisi lain, teknologi ini memiliki keterbatasan khususnya dalam pemrosesan dan analisis data. Klasifikasi data pengindraan jauh sebelumnya banyak menggunakan algoritma maximum likelihood, dan belakangan ini menggunakan algoritma logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menguji akurasi algoritma klasifikasi maximum likelihood, logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan pada citra Landsat 8 dan Sentinel 2A untuk klasifikasi habitat dasar perairan dangkal. Lokasi penelitian di Pulau Keffing, Seram Timur, Maluku. Pengamatan habitat bentik secara in situ dilakukan dengan menggunakan transek kuadran (1x1 meter), kamera bawah air, sabak dan roll meter. Jumlah titik pengamatan lapangan sebanyak 380 titik, yang terdiri dari 190 titik untuk input dalam klasifikasi dan 190 titik input dalam uji akurasi. Pengolahan citra dilakukan dengan koreksi geometrik, atmosferik dan koreksi kolom air. Koreksi kolom air dengan metode depth invariant index (DII). Asnalisis data citra dengan menerapkan algoritma maximum likelihood, logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Uji akurasi menggunakan confusion matrix dengan menghitung overall accuracy, producer accuracy dan user accuracy. Berdasarkan hasil klasifikasi diperoleh enam kelas habitat dasar perairan dangkal yaitu karang, lamun, lamun campur pasir, pasir, rubble dan rubble campur karang. Hasil klasifikasi algoritma jaringan syaraf tiruan (JST) dengan menerapkan koreksi kolom air (DII) pada citra sentinel 2A diperoleh nilai overall accuracy yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma maximum likelihood dan logika fuzzy yaitu sebesar 82,63%. Akurasi terendah yaitu 65,79% diperoleh dengan menggunakan algoritma Maximum Likelihood (MLH) pada citra Landsat 8 tanpa koreksi kolom air DII. Perbedaan resolusi spasial kedua citra satelit yang digunakan juga mempengaruhi hasil akurasi, di mana citra sentinel 2A memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan citra Landsat 8. Nilai akurasi klasifikasi dengan penerapan koreksi kolom air menggunakan DII juga memperlihatkan adanya peningkatan akurasi terhadap ketiga algoritma tersebut. Penelitian ini menunjukan bahwa citra Landsat 8 dan Sentinel 2A dapat digunakan untuk mengidentifikasi habitat dasar perairan dangkal pulau Keffing dengan baik menggunakan ketiga algoritma tersebut., Remote sensing technologies using satellite platforms with different sensor resolutions (spectral, spatial, radiometric and temporal resolutions) are increasingly developed. However, the technologies still has limitations, especially in term of image processing and analysis. The classification of remote sensing data is generally performed using the maximum likelihood algorithm, and recently fuzzy logic algorithms and artificial neural networks. This study aimed to apply the maximum likelihood classification algorithm, fuzzy logic, and artificial neural networks on Landsat 8 and Sentinel 2A images for benthic habitat classification. The research location was on Keffing Island, East Seram, Maluku. In situ observations of benthic habitats were carried out using quadrant transects (1x1 meter), underwater camera, slate and roll meter. The number of field observation points is 380 points, consisting of 190 points for input in the classification and 190 input points in the accuracy test. Image processing is carried out with geometric, atmospheric and water column corrections. Correction of the water column using depth invariant index (DII) method. Image data analysis by applying maximum likelihood algorithm, fuzzy logic and artificial neural network. The accuracy
Keyword: Habitat bentik, JST, Logika Fuzzy, MLH, Pulau Keffing

Judul: Definisi zat besi ( Fe ) pada anak babi
Abstrak: Dalam bidang sub sektor peternakan, ternak babi mempunyai prospek yang cukup baik untuk dikembangkan dalam rangka meningkatkan eksport non migas. Namun anak-anak babi yang sedang menyusu sering mengalami defisiensi zat besi (Fe). Bila masalah ini tidak segera ditanggulangi, peternak akan mengalami kerugian. Zat besi dapat diperoleh dari makanan yang berasal dari hewan (tepung tulang, tepung ikan, tepung daging, "skimmed milk"); tumbuh-tumbuhan (leguminosae, rumput-rumputan, biji-bijian) dan mineral alam (Girindra, 1979). Dalam tubuh hewan, zat besi berperanan sebagai pembawa 02 ke seluruh jaringan, juga sebagai pembawa oksigen pernafasan di dalam sel urat daging (Underwood, 1981). Dalam duodenum dan yeyenum bagian atas, besi dalam bentuk ferro akan diserap. Penyerapan ini akan diatur berdasarkan teori "mucosal block" dari Granick. Kemudian dalam plasma darah, besi akan berikatan dengan B₁ globulin dan membentuk transferrin, yang akan segera dibawa ke seluruh jaringan. Kelebihan besi akan diikat oleh apoferritin dan membentuk ferritin yang ditimbun sebagai besi cadangan, terutama di hati. Bila kapasitas besi yang dapat disimpan sebagai ferritin telah jenuh, maka besi akan ditimbun sebagai hemosiderin. Zat besi dalam jumlah yang sedikit akan diekskresikan melalui pengelupas- an epitil, tinja, air kemih, cairan empedu, keringat. ...
Keyword: