Judul: Pemetaan Habitat Bentik Perairan Dangkal Pulau Opak Berbasis Objek dan Piksel Menggunakan Citra Satelit SPOT-7.
Abstrak: Penelitian bertujuan memetakan habitat bentik Pulau Opak dengan metode klasifikasi berbasis piksel dan objek menggunakan citra multispektral dan citra hasil fusi. Algoritma support vector machine diterapkan dengan input hasil analisis klaster bray and curties menghasilkan tujuh kelas yang diklasifikasi ulang menjadi lima kelas. Hasil uji akurasi peta habitat bentik hasil algoritma SVM dengan tujuh kelas berbasis objek menghasilkan akurasi keseluruhan sebesar 43.75% pada citra multispektral dan 34.46% pada citra hasil fusi. Klasifikasi berbasis piksel dengan tujuh kelas menghasilkan akurasi keseluruhan citra multispektral sebesar 41.67% dan citra hasil fusi sebesar 32.29%. Klasifikasi ulang menjadi lima kelas berbasis objek menghasilkan akurasi keseluruhan sebesar 65.63% pada citra multispektral dan 67.70% pada citra hasil fusi. Klasifikasi berbasis piksel dengan lima kelas menghasilkan akurasi keseluruahan citra multispektral sebesar 66.67% dan citra hasil fusi sebesar 65.58%. Penggunaan citra hasil fusi mempertajam tampilan secara visual. Uji signifikansi menunjukan metode berbasis objek dan piksel pada citra fusi maupun citra multispektral tidak memberikan perbedaan yang signifikan.
Keyword: bentik, fusi, objek, piksel, support vector machine

Judul: Klasifikasi Habitat Bentik Berbasis Objek dengan Algoritma Support Vector Machines dan Decision Tree Menggunakan Citra Multispektral SPOT-7 di Pulau Harapan dan Pulau Kelapa.
Abstrak: Teknik klasifikasi berbasis objek dengan algoritma machine learning SVM untuk citra resolusi tinggi di Indonesia sampai saat ini masih terbatas khususnya untuk pemetaan terumbu karang, oleh karena itu diperlukan kajian lebih lanjut mengenai perbandingan metode maupun penerapan algoritma sebagai alternatif dari proses klasifikasi. Penelitian ini bertujuan memetakan habitat bentik berdasarkan klasifikasi multiskala menggunakan metode OBIA dengan algoritma support vector machine dan decision tree di gugus Pulau Harapan dan Kelapa, Kepulauan Seribu. Manfaat penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi habitat bentik Pulau Harapan dan Kelapa berdasarkan klasifikasi berbasis objek dengan penerapan algoritma machine learning yang berbeda. Penelitian ini dilakukan di wilayah perairan dangkal Pulau Harapan dan Kelapa, Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Survei lapang dilakukan pada bulan Mei 2016 dan bulan April tahun 2017. Bahan yang digunakan adalah citra multispektral SPOT-7 akuisisi 12 Juni 2016. Metode yang digunakan terdiri dari metode transek foto kuadrat (identifikasi data lapangan), koreksi atmosferik, radiometrik dan geometrik (pra-pemrosesan citra), analisis klaster (skema klasifikasi habitat bentik), klasifikasi citra berbasis objek (OBIA), dan uji akurasi klasifikasi. Metode OBIA diterapkan dengan teknik klasifikasi multiskala yang dibagi menjadi 3 level yaitu reef level (level 1), zona geomorfologi (level 2), dan habitat bentik (level 3). Klasifikasi multiskala diimplementasikan dengan perbedaan besaran parameter skala segmentasi. Skala segmentasi yang digunakan untuk setiap level 1 dan 2 masing-masing yaitu 100 dan 50, sedangkan pada level 3 dengan optimasi parameter skala masing-masing yaitu 5, 10, 15, 20, 30. Hasil uji akurasi metode OBIA menunjukkan akurasi keseluruhan klasifikasi level 1 dan level 2 sebesar 96% dan 85%. Penerapan algoritma SVM dan DT diterapkan hanya pada level 3 dengan nilai optimum pada skala segmentasi 15. Akurasi keseluruhan penerapan algoritma bayes dan KNN menghasilkan akurasi masing-masing sebesar 75,11% dan 60,34%. Faktor utama yang mempengaruhi peningkatan akurasi dengan algoritma SVM adalah kemampuan penggunaan data dengan ciri probabilitas empiris yang tidak diketahui. Analisis nilai Z statistik yang diperoleh dari penerapan dua algoritma yang digunakan yakni sebesar 2,23, dimana nilai ini menunjukkan bahwa klasifikasi dengan algoritma SVM berbeda nyata dengan hasil dari penggunaan algoritma DT.
Keyword: algoritma DT, algoritma SVM, OBIA, Pulau Harapan dan Pulau Kelapa, segmentasi.

Judul: Enteric Collibacillosis Pada Anak Babi Baru Lahir: Patogenesa dan Perubahan-Perubahan Patologisnya
Abstrak: Diare disebabkan oleh infeksi bakteri Escherichia coli pada anak-anak babi baru lahir yang peka terhadap en terotoksin produk bakteri tersebut. Dikenal sebagai colibacillosis. Patogenesa dari colibacillosis anak babi baru lahir adalah (1) infeksi oleh E. coli patogen, (2) proliferasi E. coli di lumen usus halus, (3) produksi dan pelepasan enterotoksin, dan (4) aktifitas toksin pada usus halus. Dalam proses proliferasi, adanya antigen pili K88 sangat penting karena memungkinkan bakteri perlekatan dengan epitel mucosa usus halus. mengadakan Setelah ko lonisasi dan proliferasi segera toksin dilepaskan. Akti- fitas toksin menginduksi sekresi yang berlebihan dari u- sus sehingga banyak cairan yang dikeluarkan ke lumen usus. Hal ini mengakibatkan banyak cairan dan elektrolit hilang sehingga timbul diare, dehidrasi dan asidosis yang sering menyebabkan kematian. Perubahan-perubahan patologis yang umum adalah dis tensi usus halus, dilatasi lambung dan infark pada kurva- tura mayor. Perubahan-perubahan histologis yang terjadi adalah enteritis hemorrhagica acuta, oedem dan kongesti pembuluh darah di lamina propria, akumulassi leukosit inti polimorf, sel monosit, dan inti sel mengalami piknosis Thrombus pada vena dan degenerasi serta desquamasi sel epitel usus….
Keyword: