Judul: Klasifikasi Habitat Bentik Menggunakan Pendekatan Citra Berbasis Objek.
Abstrak: Analisis citra berbasis objek menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibanding metode berbasis pixel yang telah lazim digunakan. OBIA juga telah diterapkan pada kajian daratan maupun di bidang kelautan. Kajian ini menggunakan pendekatan OBIA untuk memetakan habitat bentik dengan memanfaatkan citra SPOT-7 dan untuk mengetahui keragaman tipe habitat bentik di wilayah penelitian. Selain itu, hasil klasifikasi yang diperoleh dari dua algoritma OBIA, yaitu Bayes dan KNN juga dibandingkan dengan 2 kombinasi komposisi keseragaman pada proses segmentasi (Combination 1 dan Combination 2). Analisis berbasis objek terdiri dari proses segmentasi yang menggunakan algoritma multiresolution segmentation dan proses klasifikasi berbasis objek menggunakan algoritma threshold-based and sample-based. Koreksi atmosfer dan koreksi geometrik adalah langkah awal dan paling penting dalam mengolah citra satelit. Citra yang telah dikoreksi dideliniasi menjadi segmen-segmen pada proses segmentasi. Citra yang tersegmen tersebut diklasifikasikan berdasarkan nilai spektral dan aspek spasial menghasilkan 3 level segmentasi. Ketiga level segmentasi tersebut dimaksudkan untuk memperoleh level klasifikasi yang diinginkan, yaitu level reef, level geomorfologi, dan level habitat bentik. Segmentasi dan klasifikasi level 1 menghasilkan tiga kelas, yaitu daratan, laut dalam, dan perairan dangkal. Segmentasi dan klasifikasi level 2 menghasilkan kelas geomorfologi, yaitu lagoon, reef flat, reef crest, dan reef slope. Informasi keragaman habitat bentik diperoleh dari hasil segmentasi dan klasifikasi level 3 dengan bantuan data lapangan. Penelitian ini tidak hanya membandingkan hasil klasifikasi dari algoritma Bayes dan KNN tetapi juga membandingkan hasil segmentasi dari 2 tipe komposisi kriteria keseragaman untuk menghasilkan citra tersegmen. Total data pengamatan yang diperoleh dari survey lapangan adalah 365 titik. Sekitar ±70% dari total data pengamatan digunakan sebagai training data pada klasifikasi level 3 (level habitat bentik), ±30% data digunakan sebagai testing data untuk uji akurasi. Berdasarkan hasil yang diperoleh, citra SPOT-7 sangat baik digunakan untuk memetakan keragaman habitat bentik. Hal ini didukung oleh hasil akurasi yang didapatkan dari penghitungan confusion matrix dimana untuk Bayes classifier (77.88 pada Komposisi 1 dan 81.42% pada Komposisi 2) dan untuk KNN classifier (76.99% pada Komposisi 1 dan 80.53% pada Komposisi 2). Baik Bayes classifier atau KNN classifier, keduanya menghasilkan tingkat akurasi > 65% pada 11 kelas bentik habitat yang diperoleh.
Keyword: Habitat bentik, OBIA, SPOT-7, Bayes, KNN

Judul: Klasifikasi Habitat Bentik Perairan Dangkal Berbasis Objek dan Analisis Karakteristik Oseanografi Menggunakan Citra Satelit Multi Resolusi di Perairan Kepulauan Seribu.
Abstrak: Keperluan data dan informasi tentang habitat bentik sangat di perlukan untuk menjaga dan melestarikan ekosistem yang ada di perairan. Pengumpulan data dari distribusi, kondisi dan luasan habitat bentik membutuhkan waktu dan biaya yang cukup mahal jika dilakukan secara manual. Penggunaan teknologi penginderaan jauh merupakan metode alternatif dan komplementer yang dapat memecahkan masalah tersebut. Metode OBIA (Object Based Image Analysis) merupakan metode yang telah banyak digunakan untuk pemetaan habitat bentik yang proses klasifikasinya tidak hanya mempertimbangkan aspek spektral namun juga aspek spasial objek. Penelitian ini dilakukan pada tiga lokasi di Kepulauan Seribu yaitu, Pulau Sebaru besar, Pulau Karang Lebar dan Pulau Lancang. Ketiga pulau tersebut memiliki karakteristik perairan, luas dan kedalaman perairan yang berbeda. Penelitian ini menggunakan citra yang memiliki resolusi yang berbeda, yaitu Citra Worldview 2, Citra SPOT 6 dan Sentinel 2B. Penggunaan ketiga citra tersebut untuk mengetahui kemampuan masing - masing citra dalam memetakan habitat perairan dangkal di kualitas perairan yang berbeda dan apakah Citra Sentinel 2B yang merupakan citra yang mudah didapatkan dan bersifat open source dapat menjadi alternatif dalam pemetaan habitat bentik perairan dangkal. Penelitian ini juga menggunakan 3 tiga algoritma klasifikasi yaitu SVM, KNN dan DT yang diterapkan pada tiga citra dengan resolusi yang berbeda. Habitat bentik perairan dangkal Pulau Sebaru Besar, Pulau Karang Lebar dan Pulau Lancang dapat dipetakan dengan baik dengan menggunakan Citra Worldview 2, SPOT 6 dan Sentinel 2B berdasarkan klasifikasi berbasis objek (OBIA). Tinggi resolusi citra satelit yang digunakan akan meningkatkan hasil akurasi dalam pemetaan habitat bentik perairan dangkal, semakin tinggi citra resolusi maka semakin tinggi akurasi yang dihasilkan. Secara umum pemetaan habitat bentik dapat dipetakan dengan baik dengan algoritma KNN menggunakan Citra Worldview 2, Citra SPOT 6 dan Citra Sentinel 2B. Tinggi konsentrasi Chl-a dan Total Suspended Solid belum dapat dikatakan mempengaruhi rendahnya akurasi dalam pemetaan habitat bentik perairan dangkal.
Keyword: OBIA, SVM, KNN, DT, Citra Multiresolusi

Judul: Tritrichomonas foetus sebagai penyebab penyakit Trichomoniasis pada sapi dan cara - cara pengendalinnya
Abstrak: Tritrichomonas foetus menyebabkan suatu penyakit kelamin menular yang disebut "bovine trichomoniasis" atau trichomoniasis pada sapi yang ditandai dengan kemajiran, keguguran dini dan pyometra. Tritrichomonas foetus dapat mempertahankan kelangsungan hidupnya sesuai dengan kondisi yang dibutuhkannya. Parasit ini berkembang biak dengan cara membelah diri longitudinal yang dikenal dengan istilah "longitudinal bi nary fission". Metabolisme dialami baik secara aerob mau pun secara anaerob untuk memperoleh energi, yang terutama diperoleh dari karbohidrat. Di luar tubuh induk semang parasit ini masih dapat hidup beberapa hari pada eksudat atau foetus yang diabortuskan dan Tritrichomonas foetus cepat terbunuh dengan pengeringan, pemanasan yang berlebihan, antiseptik dan kondisi lingkungan lainnya yang tidak menguntungkan. ...
Keyword: