Judul: Comparasion of Support Vector Machines and Maximum Likelihood Method for Detecting Damage and Growth Post-Forest and Land Fires: A Case Study in Jambi
Abstrak: Studi ini meneliti tentang citra asli dan citra sintetik, yaitu citra komposit, citra Principal Component Analysis, dan citra indeks vegetasi menggunakan algoritma Mesin Vektor Pendukung (SVM) dan Peluang Maksimum (MLC) dalam mendeteksi kerusakan dan pertumbuhan akibat adanya kebakaran hutan dan lahan. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui metode dan citra yang optimal untuk deteksi perubahan vegetasi setelah kebakaran. Pendekatan klasifikasi terbimbing digunakan untuk mengklasifikasikan setiap citra dengan algoritma SVM dan MLC. Citra komposit dengan algoritma MLC menghasilkan KA sebesar 76,7% sedangkan pada algoritma SVM sebesar 84,3%. Untuk citra sintetik, citra PCA dengan algoritma MLC menghasilkan KA sebesar 79,4%, sedangkan pada algoritma SVM sebesar 80,7%. Citra indeks vegetasi pada algoritma MLC menghasilkan KA sebesar 80,4%, sedangkan pada algoritma SVM sebesar 84,0%. Nilai akurasi citrakomposit dengan algoritma SVM merupakan yang terbaik., This study examined raw and synthetic images, i.e composite imagines, Principal Component Analysis imagines, and vegetation index imagines using Support Vector Machine (SVM) and Maximum Likelihood Classifier (MLC) algorithms in detecting damage and growth post-forest and land fires. The objective of this study was to find out the most optimal method and images for detecting vegetation changes after fires. The supervised classification approach was used to classify each imagery using the SVM and MLC algorithms. The raw images with the MLC algorithm provided a KA of 76,7% while the SVM algorithm was 84,3%. For synthetic images, the PCA images with the MLC algorithm produced a KA of 79,4%, while the SVM algorithm was 80,7%. The vegetation index images with the MLC algorithm produced a KA of 80,4%, while the SVM algorithm was 84,0%. The accuracy of composite imagery with the SVM algorithm was the highest.
Keyword: Maximum Likelihood Classifier, Principal Component Analysis, Support Vector Machine, Vegetation Index

Judul: Methods for Measuring the Fire-caused Damage and Forest Growth using Direct Multidate Analysis
Abstrak: Indonesia kehilangan 2,6 juta ha akibat kebakaran pada tahun 2015 dan terulang dengan kehilangan 1,9 juta ha pada tahun 2019. Kendati luas kebakaran menurun, peluang terjadinya kebakaran masih besar karena masyarakat masih melakukan praktik pembakaran untuk persiapan dan konversi lahan. Kebakaran memberikan dampak negatif terhadap manusia dan lingkungan, termasuk kerusakan vegetasi yang terjadi. Pengukuran keparahan kebakaran penting dilakukan untuk mengetahui tingkat kerusakan dan langkah penanganan yang dapat dilakukan. Keterandalan teknologi penginderaan jarak jauh perlu dilakukan untuk mempermudah dalam kegiatan deteksi kerusakan pasca kebakaran, sehingga pengujian berbagai metode remote sensing perlu untuk dilakukan agar mendapatkan referensi metode terpilih yang dapat digunakan. Disertasi ini membahas beberapa teknik deteksi perubahan menggunakan data penginderaan jauh untuk mengukur perubahan tutupan hutan akibat kebakaran dan pertumbuhan kembali pasca kebakaran. Penelitian ini menggunakan citra Landsat 8 OLI karena memiliki variasi resolusi spektral yang lengkap (cahaya tampak dan inframerah), gratis, data historis yang panjang, resolusi temporal 16 hari (8 hari dengan kombinasi Landsat 9), dan resolusi spasial sedang (30m). Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan metode deteksi dan identifikasi jenis perubahan menggunakan analisis multiwaktu langsung (direct multidate analysis). Novelty dari penelitian ini adalah (1) metode terpilih yang dapat digunakan dalam pendeteksian kerusakan dan pertumbuhan akibat kebakaran hutan di Indonesia. (2) Pembangunan kriteria dari metode terpilih untuk mendeteksi kerusakan dan pertumbuhan akibat kebakaran hutan dan lahan. Metode yang diuji adalah Image Differencing (ID), Image Differencing Masking (IDM), Vegetation Image Differencing (VID), Image Ratioing (IR), Image Ratioing Masking (IRM), Change Vector Analysis (CVA), dan Multidate Principal Component Analysis (MPCA). Data yang digunakan adalah Landsat 8-OLI resolusi menengah yang diperoleh pada tahun 2014 yang mewakili kondisi sebelum kebakaran; dan Landsat 8-OLI tahun 2016, menggambarkan kondisi pasca kebakaran. Penelitian dilakukan di Kecamatan Berbak, Provinsi Jambi sebagai provinsi yang tiap tahunnya terjadi kebakaran hutan. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa teknik CVA yang diuji efektif dan akurat mengukur kelas tidak terbakar, terbakar, dan pertumbuhan kembali dengan nilai akurasi kappa akurasi (KA) 85%. MPCA juga memberikan akurasi yang sebanding dengan KA sebesar 81%. Walaupun sama-sama memiliki akurasi yang tinggi (>80%), CVA lebih mudah digunakan karena indeks yang digunakan lebih fokus mengidentifikasi tutupan lahan menggunakan indeks lahan terbuka (NDBI) dan indeks vegetasi (NDVI). Metode terbaik ketiga adalah IR7 yang memberikan akurasi yang lebih rendah dengan KA hanya 63%. Performa CVA yang sangat baik dibandingkan dengan standar kelas kebakaran yang dibangun oleh USGS (United States Geological Survey) menggunakan dNBR (differenced normalized burnt ratio). Penelitian ini menemukan bahwa CVA dengan memanfaatkan indeks magnitude dan direction dapat mendeteksi kelas pasca kebakaran menjadi 5 kelas: (1) kelas tidak terbakar, (2) kelas terbakar rendah,(3) kelas terbakar sedang, (4) kelas terbakar sedang-tinggi, dan (5) kelas pertumbuhan kembali sedang. Sedangkan dNBR hanya dapat mengklasifikasikan dalam 4 kelas yaitu (1) Kelas terbakar rendah (2) kelas terbakar rendah-sedang (3) kelas pertumbuhan kembali, dan (4) kelas tidak berubah. Dari kedua hasil klasifikasi tersebut, dapat diketahui juga bahwa kinerja pendekatan CVA ini lebih unggul daripada metode dNBR yang ditunjukkan dengan kemampuannya untuk mendeteksi 5 kelas keparahan pasca kebakaran., Indonesia lost 2.6 million ha to fires in 2015 and again lost 1.9 million ha in 2019. expand fires, the chance of
Keyword: Analisis komponen utama multi waktu, Analisis multiwaktu langsung, Analisis vektor perubahan, Kebakaran hutan, Rasio citra

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: