Judul: Optimum training sample size assessment for land cover classification by maximum likelihood method
Abstrak: Klasifikasi dalam penginderaan jauh didefinisikan sebagai suatu metode untuk memberikan label pada piksel berdasarkan karakter spektral yang dimiliki oleh piksel tersebut. Klasifikasi terbimbing merupakan klasifikasi nilai piksel didasarkan pada contoh daerah yang diketahui jenis objek dan nilai spektralnya. Keragaman nilai spektral yang tinggi dan adanya tumpang tindih pada objek yang diamati menjadi permasalahan dalam klasifikasi penutup lahan. Pengambilan training sample yang tepat dan sesuai menjadi sulit dilakukan sehingga mengurangi hasil ketelitian klasifikasi. Kelas penutup lahan diklasifikasikan dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum. Kombinasi training sample terbaik adalah kombinasi 9 (111-160 piksel, 15 poligon) dengan rata-rata ketelitian klasifikasi secara keseluruhan (KH) sebesar 70.55% serta rata-rata nilai koefisien Kappa sebesar 0.6298. Training sample perlu dibuat sedemikian rupa sehingga memiliki total piksel besar yang didapatkan dari jumlah poligon besar dengan ukuran masing-masing poligon yang kecil., Classification in remote sensing is defined as a method for labeling the pixels based on spectral character possessed by the pixel. Supervised classification is a classification of the pixel values are based on sample areas of known object types and spectral values. High spectral value diversity and overlapping on the object observed are problem in land cover classification. Making proper and appropriate training sample becomes difficult to do. It reduces the accuracy of classification results. Land cover classes were classified by maximum likelihood method. The best combination is combination 9 (111-160 pixels, 15 polygons). Average of overall classification accuracy (KH) is 70.55% and the average of Kappa coefficient is 0.6298. Training samples need to be made such that it has a large total pixels obtained from a large number of polygons with a small size of each polygon. Keywords: maximum likelihood classification, remote sensing, training sample
Keyword: klasifikasi kemungkinan maksimum, penginderaan jauh, training sample

Judul: Klasifikasi kemungkinan maksimum dengan nilai ambang : suatu teknik interpretasi digital citra MSS landsat
Abstrak: Penelitian 101 bertujuan untuk mengklasifikasikan suatu daerah citra dengan Metode Kemungkinan Maksimum dengan fungsi diskriminan sebagai fungsi klasifikasi. Teknik nilai ambang digunakan untuk menghindari adanya kesalahan klasifikasi pixel, dengan cara memperbesar atau memperkecil daerah penerimaan kelas. Suatu pixel akan dikelaskan ke kelas tertentu bila peluang pixel tersebut masuk ke kelas tersebut terbesar dibandingkan peluang pixel itu masuk ke kelas lain dan bila pixel tersebut berada di dalam daerah penerimaan kelas. Penelitian ini menggunakan citra daerah Ciasem dan sekitarnya hasil perekaman tanggal 6 Juli 1986. Setelah melakukan identifikası pada daerah citra, maka didapat 9 kelas penutup lahan yang diklasifikasikan dengan Metode Klasifikasi Kemungkinan Maksimum. Nilai ampang yang digunakan yaitu sebesar 0.999 dan 0.995 dan besarnya sama untuk setiap kelas. Klasifikasi dengan menggunakan nilai ambang yang kecil akan menyebabkan jumlah Dixel yang lebih epin dikategorikan tak terkelaskan (urclass) menjadi banyak. Hal ini disebabkan karena caerah penerimaan kelas...
Keyword: 

Judul: Penyakit transmissible gastroenteritas oleh virus corona pada babi
Abstrak: Trasnmissible Gastroenteritis pada babi oleh virus merupakan penyakit infeksius yang ditemukan pertama kali oleh Doyle dan Hutchings tahun 1946 di Indiana USA. Sehubungan dengan tingginya mortalitas akibat pe- nyakit TGE pada anak-anak babi serta kerugian yang beru- pa penurunan berat badan secara drastis pada babi yang dewasa, maka perlu kiranya penyakit ini diperhitungkan bagi suatu usaha peternakan. Walaupun di Indonesia be- lum dilaporkan kejadian penyakit tersebut, tetapi kita perlu waspada terhadap kemungkinan masuknya penyakit bersama dengan babi-babi import yang banyak dijumpai di- peternakan besar di Indonesia. ...
Keyword: