Judul: Shallow-water Benthic Habitat Mapping using Drones with Different Sensor Angles on Mahitam Island waters, Pesawaran Regency, Lampung.
Abstrak: Pulau Mahitam adalah salah satu pulau yang berada di Provinsi Lampung tepatnya di Kabupaten Pesawaran. Habitat bentik pada Pulau Mahitam memiliki kompleksitas yang cukup tinggi yang terdiri dari alga, karang hidup, karang mati, lamun, pasir, dan pecahan karang. Salah satu upaya dalam menjaga lingkungan perairan ini yaitu dengan cara melakukan pemetaan habitat bentik dengan memanfaatkan teknologi drone. Teknologi drone pada bidang kelautan menjadi salah satu opsi dalam menunjang ketersedian data spasil pada perairan Pulau Mahitam. Pengumpulan data dilakukan pada bulan Maret - Mei 2020 di Pulau Mahitam, Lampung. Tahapan yang dilakukan meliputi pengumpulan data lapang dengan melakukan pengamatan habitat bentik secara langsung, perekaman foto udara menggunakan drone, klasifikasi citra berbasis objek (object based image analyses / OBIA), dan uji akurasi. Pengambilan data habitat bentik menggunakan metode stratified random sampling dan ditetapkan tujuh kelas habitat bentik berdasarkan persentase tutupan habitat bentik yang dominan pada perairan dangkal. Akuisisi foto udara dilakukan pada ketinggian 120 meter dengan posisi sudut sensor perekaman yaitu 60°, 75°, dan 90°. Pada tahapan klasifikasi berbasis objek terdapat beberapa tahapan klasifikasi yang dibagi menjadi 2 level. Pada level 1 diterapkan skala segmentasi 200 untuk menghasi tiga kelas yaitu darat, perairan dangkal (reef level), dan laut lebih dalam. Pada level 2 yang berfokus pada kelas perairan dangkal (reef level) diterapkan lima skala segmentasi yaitu 5, 10, 25, 50, dan 100 dengan nilai shape 0,5 serta compactness 0,1. Tahapan selanjutnya yaitu penerapan lima algoritma yaitu support vector machine (SVM), bayes, k-nearest neighbor (k-NN), decision trees (DT), dan random trees (RT). Peta habitat bentik yang telah terklasifikasi selanjutnya dilakukan tahapan uji akurasi menggunakan perhitungan confusion matrix. Berdasarkan hasil uji akurasi pada hasil klasifikasi citra drone dihasilkan nilai Overall Accuracy (OA) tertinggi sebesar 82,09% dengan sudut perekaman sensor 90°, sedangkan kedua sudut perekaman sensor 60° dan 75° menghasilkan nilai OA sebesar 81,51% dan 81,09%. Skala segmentasi yang menghasilkan nilai OA tertinggi pada nilai 10 dengan algoritma bayes. Secara statistik tidak ada perbedaan yang signifikan antara hasil dari ketiga perekaman sudut sensor. Hal ini mungkin disebabkan karena: (1) waktu perekaman antar satu sudut sensor yang berbeda tidak dilakukan pada waktu yang bersamaan, (2) pengambilan data drone pada ketiga sudut sensor berbeda tidak dilakukan pada waktu yang sama (hanya satu drone yang digunakan pada tiga sudut sensor perekaman pada hari yang berbeda), dan (3) waktu pengambilan data pada ketiga sudut sensor dengan sudut matahari terhadap zenith kemungkinan tidak persis sama.
Keyword: pemetaan, habitat bentik, drone, sudut sensor, OBIA, Lampung

Judul: Benthic Habitats Mapping in Pari Island, Kepulauan Seribu using Drone and Sentinel-2B Imagery with Object Based Image Analysis Method
Abstrak: Habitat bentik merupakan tempat hidup dan tempat berlindung berbagai jenis organisme perairan yang terdiri dari lamun, rumput laut, alga, karang mati, karang hidup dengan jenis-jenis substrat yang berbeda seperti pecahan karang, pasir dan lumpur. Habitat ini berpotensi mengalami perubahan sehingga perlu dilakukan pemantauan secara berkala, salah satunya dengan melakukan pemetaan habitat perairan laut dangkal menggunakan teknologi penginderaan jauh seperti citra satelit dan drone. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan dan memetakan habitat bentik di perairan dangkal Pulau Pari menggunakan citra drone dan citra satelit dengan metode klasifikasi object based image analysis (OBIA). Sebanyak 1052 foto udara dengan resolusi 3.6 cm/piksel dan citra Sentinel-2B dengan resolusi spasial 10 m diolah menggunakan algoritma support vector machine (SVM). Hasil klasifikasi habitat bentik Pulau Pari didominasi oleh kelas lamun baik pada citra drone dan citra satelit dengan luas masing-masing 45.21 ha dan 76.06 ha dan kelas paling rendah untuk citra drone dan citra satelit adalah kelas makroalga dengan luas masing-masing 13.55 ha dan 10.01 ha. Hasil uji akurasi keseluruhan untuk citra drone dan citra satelit masing-masing 81.88% dan 71.01% dengan nilai koefisien kappa masing-masing 0.80 dan 0.70. Hasil uji akurasi dan koefisien kappa menyatakan bahwa hasil klasifikasi citra drone lebih baik daripada citra satelit serta resolusi spasial pada citra mempengaruhi nilai keakuratan., Benthic habitats are living places and shelters for various types of aquatic organisms consisting of seagrass, seaweed, algae, dead corals, living corals with different types of substrates such as rubble, sand and mud. This habitat has the potential to change so it is necessary to be monitored regularly, one of them is by mapping shallow-water habitats using remote sensing technology such as satellite imagery and drone. This study aims to classify and map benthic habitats in the shallow waters of Pari Island using drone images and satellite images using the object based image analysis (OBIA) classification method. Total of 1052 aerial photographs with a resolution of 3.6 cm / pixel and Sentinel-2B images with a spatial resolution of 10 m were processed using the support vector machine (SVM) algorithm. The results of the classification of benthic habitat on Pari Island are dominated by the seagrass class both in drone images and satellite images with an area of 45.21 ha and 76.06 ha respectively and the lowest class for drone images and satellite images is the macroalgae class with an area of 13.55 ha and 10.01 ha respectively. The overall accuracy test results for drone imagery and satellite imagery were 81.88% and 71.01%, respectively and kappa coefficient result were 0.80 and 0.70 respectively. The results of the accuracy test and the kappa coefficient stated that the results of the classification of drone images were better than satellite images and the spatial resolution of the images affected the accuracy value.
Keyword: Drone, OBIA, SVM, Benthic, satellite

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: