Judul: Evaluasi Penafsiran Citra ALOS PALSAR Resolusi 12,5 Meter Slope Corrected dan 50 Meter Dengan Menggunakan Metode Manual dan Digital Untuk Identifikasi Penutupan Lahan (Studi Kasus di Kabupaten Bogor,Cianjur dan Sukabumi)
Abstrak: Citra ALOS PALSAR merupakan satelit penginderaan jauh permukaan bumi milik Jepang yang diluncurkan oleh Japan Exploration Agency (JAXA) pada bulan Januari 2006. Citra ALOS PALSAR didefinisikan sebagai sistem sensor gelombang mikro aktif yang menyediakan sumber energinya sendiri, sehingga dapat beroperasi siang dan malam dan mempunyai kemampuan menembus awan. Sensor ALOS PALSAR memiliki resolusi spasial 12,5 m dan 50 m. Pada Bainnaura 2010, pemanfaatan citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter untuk identifikasi penutupan lahan hanya memperjelas bentuk objek namun tidak menambah jumlah. Oleh karena itu, diadakan penelitian lebih lanjut dalam mengkaji kemampuan citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope-corrected untuk mengidentifikasi penutupan lahan pada daerah bergunung. Diharapkan dengan penambahan proses slope-correction pada citra, akan menambah jumlah penutupan lahan yang diidentifikasi. Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Bogor, Cianjur dan Sukabumi. Analisis kemampuan citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 m dan 50 m dilakukan secara manual dan digital. Analisis manual dilakukan secara visual yang dilihat dari kenampakan citra berdasarkan elemen interpretasinya, sedangkan analisis digital dilakukan dengan analisis diskriminan dan separabilitas. Evaluasi keberhasilan penafsiran visual dilakukan dengan uji akurasi (akurasi kappa dan akurasi umum). Hasil analisis menunjukkan bahwa secara visual citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected dapat diklasifikasikan dalam 11 kelas tutupan lahan, yaitu badan air, bandar udara, hutan, kebun campuran, lahan terbuka, pemukiman, perkebunan karet, perkebunan kelapa sawit, perkebunan teh, pertanian lahan kering dan sawah dengan nilai akurasi kappa 95,97% dan akurasi umum 96,70%, sedangkan pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter secara manual (visual) diperoleh 10 kelas yakni badan air, bandara, hutan, kebun campuran, lahan terbuka, permukiman, perkebunan karet, perkebunan sawit, pertanian lahan kering dan sawah, sementara akurasi keseluruhan untuk hasil interpretasi visual yaitu sebesar 95,60% dan kappa akurasi sebesar 94,58%. Hasil analisis secara digital pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected maupun 50 meter diperoleh 6 kelas tutupan lahan, yaitu badan air, vegetasi pohon, kebun campuran, pemukiman, perkebunan dan sawah dengan proportion correct 55,5% dan 53,3%.
Keyword: ALOS PALSAR imagery, interpretation, land cover, slope corrected

Judul: Aplikasi dan evaluasi citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan 12,5 m untuk identifikasi tutupan lahan: studi kasus di Kabupaten Brebes, Cilacap, Banyumas dan Ciamis
Abstrak: ALOS PALSAR is a remote sensing satellite to record the surface of the earth owned by Japan and it was launched by Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) in January 2006. The image of ALOS PALSAR refers to highquality of microwave sensor that used a radar technology. The sensor of ALOS PALSAR has 12,5 m and 50 m spatial resolution. The research for applications of ALOS PALSAR using land cover data are still very limited. Therefore, it needed a continued research about the capability of ALOS PALSAR 12,5 m and 50 m resolution imagery to identify the land cover. This research was located in Brebes, Cilacap, Banyumas and Ciamis. Analysis of ALOS PALSAR 12,5 m and 50 m resolution imagery was done using visual analysis and digital analysis. Visual analysis was done based on appearance of images and referring to interpretation element, while digital analysis is conducted using discriminant method. Evaluation of the accuracy was conducted by Kappa accuracy, overall accuracy and separability value. Visual analysis of ALOS PALSAR 50 m and 12,5 m resolution image produced 9 land cover classes, such as water body, a young plantation forest, middle aged-old age plants, mixed gardens, young rubber plantations, middle aged-old rubber plantations, settlements, cultivated fields/flooded and vegetated fields. Kappa accuracy of the visual classification is 63,52% and overall accuracy of the visual classification is 67,57%, while the digital analysis produce 5 land cover classes, such as water body, trees, mixed gardens, settlements and fields with 64,2% proportion correct for 50 m resolution image and 65% proportion correct for image 12,5 m resolution image.
Keyword: 

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: