Judul: Pixel and Object Based Benthic Habitat Classification Using High and Medium Spatial Resolution Multispectral Imagery
Abstrak: Informasi tentang habitat bentik perairan laut dangkal memiliki peran utama dalam peningkatan perencanaan spasial dan strategis khususnya di wilayah pesisir. Salah satu metode yang efektif digunakan untuk mendapatkan informasi habitat bentik suatu wilayah adalah melalui pendekatan penginderaan jauh. Pemetaan habitat bentik melalui pendekatan penginderaan jauh dewasa ini cukup menantang dan terus berkembang dalam hal peningkatan tingkat akurasi hasil klasifikasi. Tingkat keakuratan peta yang dihasilkan tergantung dari pemilihan citra, algoritma, dan metode klasifikasi yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji performa algoritma klasifikasi berbasis piksel dan objek dalam memetakan habitat bentik perairan laut dangkal menggunakan citra multi skala yaitu Sentinel-2 dan SPOT-7 baik dengan koreksi kolom air menggunakan algoritma Depth Invariant Index (DII) dan tanpa koreksi kolom air di Pulau Barrang Caddi dan Barrang Lompo. Penelitian ini dilakukan di perairan laut Sulawesi Selatan khususnya di sekitar perairan laut dangkal Pulau Barrang Caddi dan Barrang Lompo. Metode penelitian terdiri dari pengambilan data di lapangan, klasifikasi citra berbasis piksel dan objek, dan uji akurasi. Pengambilan data lapangan dilakukan pada bulan Januari 2022. Citra satelit yang digunakan adalah citra Sentinel-2 dengan waktu perekaman citra 1 Oktober 2021, dan SPOT-7 dengan waktu perekaman citra 10 Agustus 2021. Klasifikasi habitat bentik dilakukan pada tujuh kelas di Pulau Barrang Caddi dan enam kelas di Pulau Barrang Lompo menggunakan beberapa algoritma klasifikasi. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah Bayesian, K-Nearest Neighbor (K-NN), dan Support Vector Machine (SVM) berbasis objek, serta Maximum Likelihood (MLH), Fuzzy Logic, dan Support Vector Machine (SVM) berbasis piksel. Sebaran spasial habitat bentik di perairan laut dangkal Pulau Barrang Caddi dan Pulau Barrang Lompo memiliki komponen dengan persentase tutupan yang beragam. Di Pulau Barrang Caddi, Karang Hidup merupakan objek dominan dengan persentase tutupan 27%, diikuti oleh Pasir (20%), Karang Hidup + Rubble (17%), Pasir + Lamun (15%), Makro Alga (9%), Pasir + Rubble (6%), dan Rubble (5%). Sementara itu, di Pulau Barrang Lompo, Pasir + Lamun merupakan objek dominan dengan persentase tutupan 26%, diikuti Lamun (20%), Karang Hidup (19%), Pasir (16%), Rubble (11%), dan Karang Hidup + Rubble (8%). Selain itu, dengan pendekatan berbasis objek menggunakan algoritma klasifikasi SVM pada citra SPOT-7 menghasilkan tingkat akurasi yang tertinggi di kedua lokasi penelitian. Hasil perbandingan uji akurasi algoritma klasifikasi berbasis objek dan piksel menunjukkan bahwa tingkat akurasi tertinggi adalah sebesar 78,95% dan 60,17% yang masing-masing diperoleh dari hasil klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine berbasis objek dan berbasis piksel tanpa penerapan koreksi kolom air di Pulau Barrang Lompo. Sementara itu, tingkat akurasi tertinggi di Pulau Barrang Caddi adalah sebesar 71,54% dan 63,41% yang masing-masing diperoleh dari hasil klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine berbasis objek dan berbasis piksel tanpa penerapan koreksi kolom air.
Keyword: benthic habitat, classification, object-based, pixel, accuracy

Judul: Klasifikasi Habitat Dasar Perairan Dangkal Berbasis Objek dan Piksel Menggunakan Citra Multispektral Sentinel-2 dan dengan Aplikasi Berbagai Algoritma di Perairan Pulau Lancang dan Karang Lebar
Abstrak: Pemanfaatan pengindraan jauh untuk mendeteksi atau memetakan wilayah pesisir dengan klasifikasi berbasis objek dan piksel dapat menghasilkan informasi yang berguna. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan habitat dasar perairan dangkal menggunakan metode object based image analyses (OBIA) dan piksel dengan algoritma support vector machine (SVM), decision tree (DT), random forest (RF), k-nearest neighbour (KNN), dan maximum likelihood (MLH) di Pulau Lancang dan Karang Lebar. Pengamatan lapang dilakukan di perairan perairan Pulau Lancang dan Karang Lebar, Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu, DKI Jakarta, pada bulan Maret 2020. Bahan yang digunakan adalah citra multispektral Sentinel-2 dengan resolusi spasial 10x10 meter yang diakuisisi pada tanggal 10 Maret 2020. Metode penelitian yang digunakan terdiri pra-pemrosesan citra (masking dan koreksi atmosferik), pengamatan habitat bentik, klasifikasi citra metode OBIA dan berbasis piksel, serta uji akurasi. Penerapan metode OBIA dilakukan dengan teknik klasifikasi multiskala yang dibagi menjadi 2 level yaitu reef level (level 1) dan habitat bentik (level 2). Skala segmentasi yang digunakan adalah skala 50 pada level 1 lalu pada level 2 menggunakan skala 10 untuk perairan Pulau Lancang dan skala 15 untuk perairan Karang Lebar. Algoritma machine learning diterapkan pada klasifikasi level 2. Skema klasifikasi yang digunakan menghasilkan enam kelas habitat bentik yaitu karang, lamun, pasir, pasir lamun, pasir rubble dan rubble. Akurasi keseluruhan tertinggi klasifikasi metode OBIA di perairan Karang Lebar adalah 84,26% menggunakan algoritma SVM, lalu akurasi keseluruhan tertinggi pada klasifikasi metode piksel sebesar 74,54% menggunakan algoritma SVM. Di perairan Pulau Lancang didapatkan hasil akurasi keseluruhan tertinggi untuk klasifikasi metode OBIA adalah 80% dengan algoritma SVM dan 72,38% pada klasifikasi berbasis piksel menggunakan algoritma SVM. Kelas habitat karang mendominasi perairan pulau Lancang dan tersebar pada tubir perairan, sedangkan kelas habitat rubble yang memiliki luas area terkecil dan tersebar di bagian utara pulau Lancang. Kelas habitat pasir mendominasi dan tersebar hampir merata pada seluruh bagian perairan dangkal Karang Lebar. Kelas habitat rubble pada perairan Karang Lebar memiliki luas terkecil dan tersebar pada utara perairan Karang Lebar. Penerapan algoritma machine learning pada klasifikasi metode OBIA secara umum mampu memberikan nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan klasifikasi berbasis piksel. Algoritma SVM menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan algoritma lainnya. Nilai akurasi yang lebih tinggi di perairan Karang Lebar dibandingkan nilai akurasi di perairan pulau Lancang disebabkan tingkat kekeruhan di perairan Pulau Lancang lebih tinggi dibandingkan perairan Karang Lebar.
Keyword: habitat bentik, Gugus Karang Lebar, Pulau Lancang, OBIA

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: