Judul: Mangrove Area Change Detection using Sentinel 2A and 2b in Sabira Island, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta
Abstrak: Hutan di Indonesia, termasuk hutan mangrove, mengalami penurunan luas. Untuk memantau perubahan tersebut, penginderaan jauh dari satelit Sentinel-2A dan 2B digunakan dengan metode Maximum Likelihood di Pulau Sabira, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Pengamatan lapangan dilakukan pada Agustus 2019. Hasilnya menunjukkan bahwa luas tutupan mangrove di Pulau Sabira mengalami penurunan sebesar 0,81 hektar dari tahun 2019 hingga 2022 akibat abrasi di pesisir pantai. tahun 2022 nilai indeks vegetasi NDVI berkisar 0,45 hingga 0,8. Band yang digunakan dalam penggabungan false color pada citra Sentinel 2 yaitu band 4-8-11 (R-NIR-SWIR) dapat mengidentifikasi area vegetasi mangrove. Penurunan luasan yang cukup signifikan terjadi pada kelas kerapatan mangrove rapat, sedangkan kelas kerapatan mangrove sedang dan mangrove jarang. Uji akurasi menunjukkan nilai Producer Accuracy sebesar 64,7% - 66,67%, User Accuracy sebesar 68,7% - 62,5%, dan Overall Accuracy sebesar 81,25%. Secara keseluruhan, data citra satelit Sentinel-2A dan 2B dapat digunakan untuk mendeteksi tutupan area mangrove dan perubahannya dari waktu ke waktu., Forests in Indonesia, including mangrove forests, are decreasing in size. To monitor these changes, remote sensing from the Sentinel-2A and 2B satellites was used with the Maximum Likelihood method on Sabira Island, Seribu Islands, DKI Jakarta. Field observations were conducted in August 2019. The results showed that the mangrove cover area on Sabira Island decreased by 0.81 hectares from 2019 to 2022. in 2022 the NDVI vegetation index value ranged from 0.45 to 0.8. The band used in the incorporation of false color in Sentinel 2 imagery is band 4-8-11 (RNirSWIR) can identify areas of mangrove vegetation. A significant decrease in area occurs in the dense mangrove density class, while the moderate mangrove density class and sparse mangroves. The accuracy test shows the Producer Accuracy value of 64.7% - 66.67%, User Accuracy of 68.7% - 62.5%, and Overall Accuracy of 81.25%. Overall, Sentinel-2A and 2B satellite image data can be used to detect mangrove area cover and changes over time.
Keyword: Mangrove, Maximum Likelyhood, QGIS, Remote Sensing, Pulau Sabira

Judul: Mangrove Distribution and Density Analysis  Using Sentinel-2A Imagery at Bandar Bakau Dumai
Abstrak: Mangrove merupakan tumbuhan yang hidup di daerah pesisir pantai yang berfungsi sebagai habitat biota laut, dan melindungi garis pantai. Penelitian ini bertujuan memetakan sebaran, luasan, dan kerapatan mangrove di Bandar Bakau Dumai pada tahun 2022 menggunakan citra Sentinel-2A. Data lapang yang dibutuhkan yaitu foto tutupan kanopi dan titik koordinat pengambilan data. Perhitungan persentase tutupan mangrove dihitung menggunakan metode hemispherical photography. Indeks vegetasi dari citra satelit dihitung menggunakan algoritma NDVI. Uji akurasi klasifikasi citra menggunakan metode MLH. Terdapat 10 jenis mangrove yang ditemukan di wilayah penelitian dan didominasi oleh Rhizophora apiculate dan Xylocarpus granatum. Nilai tutupan kanopi mangrove hasil pengamatan berkisar antara 89,2% hingga 31,14%. Nilai indeks vegetasi dilokasi kajian pada tahun 2022 dengan metode NDVI berkisar pada -0,195 hingga 0,775. Luas sebaran mangrove di Bandar Bakau Dumai pada tahun 2022 sebesar 35,52 ha dengan dua tipe kerapatan yaitu mangrove rapat dan mangrove sedang. Hasil uji akurasi klasifikasi citra sebesar 81,63%. Hasil koefisien korelasi antara tutupan kanopi dan NDVI sebesar 75% tergolong korelasi tinggi. Penelitian ini menunjukkan nilai NDVI dapat menjadi acuan nilai tutupan kanopi mangrove., Mangroves are plants that live in coastal areas that function as a habitat for marine life and protect the coastline. This studied aim to map the distribution, area, and density of mangroves in Dumai Bakau Airport in 2022 using Sentinel-2A imagery. The required field data were photos of canopy cover and coordinate points for data collection. Mangrove cover percentage was calculated using the hemispherical photography method. Vegetation index from satellite imagery was calculated using NDVI algorithm. Image classification accuracy test was using MLH method. There were 10 mangrove species found in the study area and were dominated by Rhizophora apiculate and Xylocarpus granatum. The observed mangrove canopy cover value ranged from 89.2% to 31.14%. The vegetation index valued at the study location in 2022 using the NDVI method ranges from -0.195 to 0.775. The distribution area of mangroves in Dumai Bakau Airport in 2022 was 35.52 ha with two types of density, namely very dense and dense mangroves. The result of image classification accuracy test was 81.63%. Correlation coefficient between canopy cover and NDVI of 75% was classified as high correlation. This studied show that the NDVI value can be used as a reference for the mangrove canopy cover value.
Keyword: Bandar Bakau Dumai, Mangrove, Sentinel-2A, NDVI

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: