Judul: Model Pendugaan Kerapatan Tajuk pada Hutan Rawa Gambut Menggunakan Data LiDAR dan Citra Satelit Landsat 8 OLI (Studi Kasus: PT Global Alam Lestari, Sumatera Selatan).
Abstrak: Kerapatan tajuk merupakan salah satu parameter penting dalam mengetahui kondisi hutan. Estimasi kerapatan tajuk dapat dilakukan menggunakan sistem teknologi penginderaan jauh. Light Detection and Ranging (LiDAR) merupakan salah satu sistem penginderaan jauh aktif dimana menggunakan laser yang ditembakkan ke objek-objek di atas permukaan bumi. Penggunaan LiDAR dalam areal yang luas masih tergolong mahal, sehingga perlu pengumpulan data lain yang mampu menghasilkan informasi dalam areal yang luas seperti citra satelit Landsat 8 OLI. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk memperoleh model penduga kerapatan tajuk dari data LiDAR dan Landsat 8 OLI. Hasil menunjukkan bahwa model pendugaan terbaik di hutan rawa gambut PT Global Alam Lestari adalah FRCI = - 0.0171 + 8.691 GRVI. Model persamaan tersebut memiliki nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 50.24%, nilai simpangan baku (s) 0.101, nilai simpangan agregat (SA) sebesar 0.459, dan memiliki nilai koefisien korelasi (r) antara FRCI aktual dengan FRCI dugaan (model terbaik) sebesar 0.503.
Keyword: indeks vegetasi, kerapatan tajuk, landsat 8 oli, lidar

Judul: Model Penduga Kerapatan Tajuk Hutan Rawa Gambut Menggunakan LiDAR (Light Detection and Ranging) dan SPOT 6 (Studi Kasus di PT Global Alam Lestari).
Abstrak: Tutupan tajuk merupakan informasi yang dibutuhkan di tingkat lokal, regional dan nasional untuk perencanaan dan pengelolaan hutan yang baik. Penelitian ini menjelaskan tentang pendugaan kerapatan tajuk hutan rawa gambut dengan pendekatan penginderaan jarak jauh di IUP RAP Karbon dan/atau PAN Karbon PT Global Alam Lestari. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan model pendugaan kerapatan tajuk dengan penginderaan jarak jauh. Penduga kerapatan tajuk dilakukan menggunakan indeks vegetasi yang memiliki korelasi dengan kerapatan tajuk. Indeks vegetasi yang digunakan yaitu Generalized Difference Vegetation Index (GDVI), Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI), Green Ratio Vegetation Index (GRVI), Simple Ratio (SR) dan Transformed Normalized Difference Vegetation Index (TNDVI). Penelitian ini menghasilkan model penduga kerapatan tajuk terpilih FRCI = - 2.32 + 0.554 GRVI dengan R2 72.0%, S 0.1499, dan error 38.73%.
Keyword: indeks vegetasi, kerapatan tajuk, LiDAR, model, SPOT 6

Judul: Enteric Collibacillosis Pada Anak Babi Baru Lahir: Patogenesa dan Perubahan-Perubahan Patologisnya
Abstrak: Diare disebabkan oleh infeksi bakteri Escherichia coli pada anak-anak babi baru lahir yang peka terhadap en terotoksin produk bakteri tersebut. Dikenal sebagai colibacillosis. Patogenesa dari colibacillosis anak babi baru lahir adalah (1) infeksi oleh E. coli patogen, (2) proliferasi E. coli di lumen usus halus, (3) produksi dan pelepasan enterotoksin, dan (4) aktifitas toksin pada usus halus. Dalam proses proliferasi, adanya antigen pili K88 sangat penting karena memungkinkan bakteri perlekatan dengan epitel mucosa usus halus. mengadakan Setelah ko lonisasi dan proliferasi segera toksin dilepaskan. Akti- fitas toksin menginduksi sekresi yang berlebihan dari u- sus sehingga banyak cairan yang dikeluarkan ke lumen usus. Hal ini mengakibatkan banyak cairan dan elektrolit hilang sehingga timbul diare, dehidrasi dan asidosis yang sering menyebabkan kematian. Perubahan-perubahan patologis yang umum adalah dis tensi usus halus, dilatasi lambung dan infark pada kurva- tura mayor. Perubahan-perubahan histologis yang terjadi adalah enteritis hemorrhagica acuta, oedem dan kongesti pembuluh darah di lamina propria, akumulassi leukosit inti polimorf, sel monosit, dan inti sel mengalami piknosis Thrombus pada vena dan degenerasi serta desquamasi sel epitel usus….
Keyword: