Judul: Pembangunan kelas kualitas tempat tumbuh Mangrove menggunakan citra satelit resolusi sedang di IUPHHK-HA PT KAndelia Alam Kalimantan Barat
Abstrak: Hutan mangrove sering dinyatakan sebagai ekosistem penting di wilayah pantai, yang sangat sensitif terhadap perubahan. Di Indonesia, karena lokasi geografisnya yang menyebar dari Sabang sampai dengan Merauke, maka kualitas tempat tumbuhnya mungkin bervariasi mulai dari yang tidak subur, subur sampai dengan sangat subur. Penelitian ini mencoba mengembangkan metode tentang klasifikasi kualitas tempat tumbuh mangrove secara cepat dan akurat menggunakan kombinasi antara teknologi remote sensing dan teknologi terestris. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk membangun fungsi diskriminan guna mengklasifikasi kualitas tempat tumbuh mangrove. Data yang utama yang digunakan adalah atribut hasil pengukuran lapangan sebanyak 48 plot contoh lapangan berukuran 25 m x 25 m dan citra Landsat. Peubah bebas yang digunakan untuk mengklasifikasi kualitas tempat tumbuhnya adalah faktor-faktor biofisik dan fisik yang mencakup NDVI, persentase tutupan tajuk (%), kerapatan tegakan (N/Ha), salinitas (%) dan pH. Penelitian ini menunjukkan bahwa kualitas tempat tumbuh mangrove dapat dikelompokkan atas tiga atau lima kelas. Faktor-faktor signifikan untuk mengklasifikasi menjadi tiga kelas kualitas tempat tumbuh mangrove adalah salinitas (%) dan kerapatan tegakan (N/ha) dengan akurasi sebesar 81.3%; sedangkan untuk mengklasifikasi menjadi lima kelas tempat tumbuh mangrove, faktor-faktor utama yang mempengaruhinya adalah NDVI, salinitas (%), pH dan kerapatan tegakan (N/ha) dengan akurasi sebesar 66.7%. Faktor salinitas (%) dan kerapatan tegakan (N/ha) secara konsisten mempengaruhi keberhasilan klasifikasi kualitas tempat tumbuh mangrove baik menjadi 3 kelas maupun menjadi 5 kelas.
Keyword: mangrove forest, site quality, biological factor, physical factor, discriminant function

Judul: Klasifikasi Mangrove Berbasis Objek dan Piksel Menggunakan Citra Satelit Multisensor di Sungai Liong, Bengkalis, Provinsi Riau
Abstrak: Mangrove merupakan salah satu sumberdaya pesisir yang memiliki fungsi sebagai sistem ekologis dan sumber ekonomi. Upaya perlindungan dan pengelolaan ekosistem mangrove perlu menjadi perhatian serius dari berbagai pihak. Data pengindraan jauh telah terbukti secara luas dalam memantau dan memetakan ekosistem mangrove yang terancam. Penelitian ini dilaksanakan di kawasan mangrove Sungai Liong, Pulau Bengkalis, Provinsi Riau. Pengamatan lapang dilaksakan pada bulan Januari- Februari 2018 menggunakan pesawat tanpa awak (unmanned aerial vehicle/UAV). Bahan yang digunakan pada penelitian ini yaitu: citra Sentinel-2B, seri Landsat dan data transek tahun 2013. Adapun langkah-langkah dalam penelitian ini, yaitu: (i) persiapan data, (ii) pra pengolahan data pengindraan jauh, (iii) rancangan pengambilan data lapangan, (iv) survei lapangan, (v) skema klasifikasi untuk pemetaan mangrove, (vi) pemetaan mangrove (vii) uji akurasi (viii) deteksi perubahan tutupan mangrove. Skema klasifikasi penutup lahan pada penelitian dibangun oleh 9 kelas, yaitu : badan air (BA), daerah pertanian (DN), kebun karet (KT), kebun kelapa (KA), lahan terbangun (LN), mangrove (ME), semak belukar (SB), kebun kelapa sawit (KS) dan vegetasi transisi (VI). Penggunaan UAV sebagai alat untuk pengamatan tutupan lahan sangat efektif digunakan karena mampu menempuh wilayah yang sulit untuk di jangkau dan memepercepat kerja di lapangan. Sruktur komunitas mangrove sungai Liong dibangun oleh 27 spesies tumbuhan mangrove yang terdiri dari 13 spesies mangrove sejati dan 14 spesies ikutan. Rhizophora apiculata, Lumnitzera racemosa, dan Xylocarpus granatum merupakan komunitas dominan dan selalu dijumpai di lokasi studi dibandingkan dengan jenis-jenis lainnya. Berdasarkan analisis AHC, komunitas mangrove hanya mampu membentuk 2 kelas, yaitu kelas komunitas 1 dan kelas komunitas 2. Hasil akurasi keseluruhan (OA) yang diperoleh untuk klasifikasi penutup lahan berbasis objek dan piksel berturut-turut, yaitu 78,7% dan 66,9% Sedangkan akurasi keseluruhan (OA) untuk komunitas mangrove dengan teknik klasifikasi berbasis objek dan piksel berturut-turut yaitu 76,6% dan 75,0%. Sekitar 12% peningkatan akurasi keseluruhan (OA) untuk penutup lahan dengan tingkat signifikan 2,84 dan sekitar 1,6% untuk komunitas mangrove dengan metode klasifikasi berbasis objek. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode OBIA dapat menjadi pilihan yang menjanjikan untuk pemetaan mangrove. Berdasarkan deteksi perubahan penutup lahan mangrove, kawasan mangrove Sungai Liong mengalami penurunan dari tahun ke tahun. Penurunan tersebut disebabkan oleh faktor antropogenik dan faktor alam. Sekitar 4,2% penurunan mangrove dari tahun 1990 ke tahun 2017. Ekploitasi mangrove terbesar tejadi pada tahun 2007 dengan laju penurunan sebesar 31,5%.
Keyword: klasifikasi berbasis objek dan piksel, mangrove, Sentinel-2B, Sungai Liong, UAV

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: