Judul: Kajian Geomorfologi Habitat Bentik Perairan Dangkal Pulau Harapan-Kelapa, Kepulauan Seribu
Abstrak: Informasi tentang karakteristik dasar perairan merupakan salah satu variabel penting yang perlu dipertimbangkan dalam pengelolaan ekosistem di perairan pesisir dan laut. Oleh karena itu pengembangan metode dalam penerapan teknologi penginderaan jauh untuk mengkaji karakteristik perairan laut dangkal perlu terus dilakukan. Kajian ini terdiri dari dua bagian utama, yaitu (1) pendugaan kedalaman perairan melalui citra satelit WorldView-2 menggunakan algoritma rasio kanal, dan (2) klasifikasi geomorfologi dasar perairan melalui pendekatan Benthic Terrain Modeler (BTM). BTM merupakan suatu metode untuk menganalisis habitat dasar dan geomorfologi perairan dangkal. Aplikasi BTM memerlukan data kedalaman (batimetri) sebagai input utama. Data kedalaman yang digunakan diperoleh dari integrasi beberapa sumber yaitu data kedalaman dari peta batimetri, data kedalaman hasil survei pemeruman, dan data kedalaman hasil transformasi citra satelit WorldView-2. Survei lapang untuk groundcheck daerah penelitian dan pemeruman menggunakan Mapsounder 585 dilakukan pada bulan Maret 2015. Daerah penelitian dibatasi oleh koordinat 106o33’8,3”-106o35’34,73”BT dan 5o38’41,11”-5o39’41,59”LS. Transformasi citra satelit menjadi data kedalaman dilakukan dengan beberapa pendekatan, diantaranya adalah dengan pemisahan wilayah kajian. Transformasi citra yang dilakukan mampu menghasilkan kedalaman estimasi yang cukup baik hingga kedalaman 17 m. Data kedalaman hasil integrasi dianalisis menggunakan BTM untuk memperoleh nilai Bathymetric Position Index (BPI), dan Slope, serta mengklasifikasi Struktur Geomorfologi. Rentang nilai BPI yang dihasilkan berbanding lurus dengan luas lingkup spasial (scalefactor) yang diberikan. Nilai kelerengan (slope) berada pada rentang 0-75,6o dengan cell size 2x2 m. Nilai-nilai BPI dan nilai kelerengan disusun sebagai kamus klasifikasi digunakan dalam menentukan struktur geomorfologi dasar perairan pulau Harapan-Kelapa. Terdapat 13 kelas struktur geomorfologi di Pulau Harapan-Kelapa, yaitu: Broad slope, Crevices-narrow gullies between rock outcrops, Current scoured depression on slope, Narrow depressions at the base of rock outcrops, Flat plains,Flat ridges tops-upper slopes, Local depression-current scours on flat, Local ridges-boulders-pinnacles on slopes, Local ridges-boulders-pinnacles on broad depression, Local ridges-boulders-pinnacles on broad flats, Rock outcrop highs-narrow ridges, Scarp-cliff-or small local depression on slope, dan Steep slopes.
Keyword: Benthic Terrain Modeler, geomorfologi, citra WorldView-2, rasio kanal, batimetri, Pulau Harapan-Kelapa.

Judul: Geomorphological Zone and  Benthic Habitat Mapping Using SPOT-7 Imagery in Kelapa and Harapan Island
Abstrak: Perairan dangkal mempunyai ekosistem yang berkaitan yakni lamun, mangrove, dan karang. Geomorfologi merupakan ilmu yang membahas bentuk muka bumi. Bentuk muka bumi yang terbentuk pada laut mempunyai kedalaman tertentu. Adanya satelit SPOT-7 yang memproduksi citra resolusi tinggi menghasilkan metode Object Based Image Analysis (OBIA). Penggunaan algoritma Support Vector Machine (SVM) pada metode OBIA menghasilkan akurasi yang tinggi. Penelitian ini dilakukan pada perairan Pulau Kelapa dan Harapan, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Penggunaan metode OBIA dan klasifikasi algoritma SVM dengan 3 level segmentasi. Level 1 menghasilkan 3 kelas yaitu, perairan dalam, perairan dangkal, dan darat. Hasil klasifikasi level 2 menghasilkan 4 kelas zona geomorfologi dengan berbagai kedalaman yaitu, crest, slope, flat, dan lagoon. Zona flat mendominasi lokasi penelitian. Keempat zona tersebut dapat dipetakan kedalamannya dengan baik. Klasifikasi level 3 menghasilkan 6 kelas yaitu DCA, karang, lamun, rubble, makroalga, dan pasir. Kelas lamun mendominasi area penelitian. Akurasi secara keseluruhan yang didapatkan mencapai 76.47%., Shallow water has some ecosystem that links each other: seagrass, mangrove, and coral. Geomorphology is a science about the shape of the earth's surface. The surface of the planet has a different depth. The appearance of the SPOT-7 imagery satellite that produced high-resolution images developed the Object-Based Image Analysis (OBIA) method. Using the Support Vector Machine (SVM) algorithm in the OBIA method has high accuracy results. This research took place in Kelapa and Harapan Island, Kepulauan Seribu, Jakarta Province. OBIA method and classification using SVM algorithm for 3-level segmentation. Level 1 obtained three classes: deep water, shallow water, and land. Classification level 2 received four categories for geomorphology zone, with the difference in depth: crest, slope, flat, and lagoon. The flat area dominated the research location. The bathymetry of all the four-zone got mapped well. Classification level 3 generated six classes: DCA, coral, seagrass, rubble, macroalgae, and sand. Seagrass class dominated the research area. The classification results produced an overall accuracy value of 76.47%.
Keyword: Geomorphology Zone, Benthic Habitat, SVM, SPOT-7, OBIA

Judul: The Control And Eradication Of Brucellosis In Cattle From The Standpoint Of Human Health
Abstrak: Brucella abortus occurs both in man and cattle. The organism may thrive wherever cattle are raised by man for breeding purposes. As such, spread to humans can easily be lessened if the disease is properly controlled and/or eradicated in cattle. Control of Brucella abortus in cattle can be under taken by continued vaccination, proper attention to hygiene and the particular care taken in the introduction of only brucellosis-free animals into cattle farms. Vac- cination using the strain 19 or strain 45/20 Brucella abortus vaccine is commonly used, though the former is more popular. Each of these vaccine strains has its own advantages and disadvantages. Eradication of Brucella abortus by the test and slaughter policy can also be carried out after proper vaccination programmes have been initiated and a stage reached where only a very small percentage of positive reactors is found,
Keyword: