Judul: Analysis of Changes in Shallow Water Benthic  Habitat Area using Sentinel-2 Imagery on the Ujung Genteng Coast, Sukabumi
Abstrak: Ujung Genteng memiliki keanekaragaman laut yang cukup tinggi, terdapat ekosistem terumbu karang, padang lamun, dan mangrove yang menjadi tempat hidup bagi berbagai biota laut. Habitat bentik perairan laut dangkal berpotensi mengalami perubahan akibat aktivitas manusia yang tidak terkendali dan terjadinya faktor alam. Pemantauan perubahan habitat bentik melalui analisis spasial dan temporal dapat dilakukan menggunakan teknologi pengindraan jauh. Penelitian ini bertujuan memetakan habitat bentik dan mengetahui akurasinya di sekitar perairan Ujung Genteng menggunakan klasifikasi berbasis piksel dengan metode maximum likelihood yang termasuk dalam supervised classification dan mengkaji perubahan habitat bentik secara spasial pada tahun 2017, 2020 dan tahun 2023. Citra Sentinel 2A, Sentinel-2B, dan data lapang digunakan pada proses pengolahan citra, yang meliputi koreksi radiometrik yaitu koreksi atmosferik, cropping, masking, transformasi citra menggunakan DII, dan klasifikasi citra. Hasil pemetaan diperoleh 5 kelas habitat bentik yaitu DCA, Karang, Lamun, Makroalga dan Pasir. Akurasi keseluruhan sebesar 70,49%, dan keakuratan interpretasi citra termasuk kategori baik dengan nilai koefisien kappa 0,619. Analisis spasial temporal yang dilakukan pada data citra satelit Sentinel-2 tahun 2017, 2020, 2023, menampilkan perubahan luasan pada masing-masing habitat bentik. Total perubahan terbesar terjadi pada penambahan luasan kelas pasir sebesar 8,92 Ha dan pengurangan luasan kelas makroalga sebesar 22,89 Ha., Ujung Genteng was a remarkable place known for its rich marine diversity, encompassing coral reefs, seagrass, and mangrove ecosystems that provided various marine biota habitats. However, uncontrolled human activities and natural factors could cause changes in benthic habitats in shallow marine waters. Remote sensing technology could monitor these changes through spatial and temporal analysis. This study aimed to map benthic habitats in Ujung Genteng waters and determine their accuracy using a pixel-based classification method with maximum likelihood supervised classification. The study also examined the spatial changes in benthic habitats in 2017, 2020, and 2023. The image processing techniques included radiometric correction, atmospheric correction, cropping, masking, image transformation using DII, image classification using Sentinel-2A and Sentinel-2B, and field data. The mapping results had identified five benthic habitat classes: DCA, coral, seagrass, macroalgae, and sand. The results were highly accurate, with an overall accuracy of 70,49% and an excellent image interpretation accuracy, with a kappa coefficient value of 0,619. By analyzing Sentinel-2 satellite image data in 2017, 2020, and 2023, we could observe changes in the area of each benthic habitat. The most significant real change was the addition of 8,92 hectares of sand class area and the reduction of 22,89 hectares of macroalgae class area.
Keyword: Maximum likelihood, Ujung Genteng, Habitat Bentik, Remote Sensing

Judul: Benthic Habitat Classification Using Maximum Likelihood, Fuzzy Logic, and Neural Networks Algorithm on Landsat 8 and Sentinel-2A Imagery
Abstrak: Teknologi pengindraan jauh dengan wahana satelit dan dengan berbagai resolusi sensor semakin berkembang baik spektral, spasial maupun dalam resolusi radiometrik dan temporalnya. Disisi lain, teknologi ini memiliki keterbatasan khususnya dalam pemrosesan dan analisis data. Klasifikasi data pengindraan jauh sebelumnya banyak menggunakan algoritma maximum likelihood, dan belakangan ini menggunakan algoritma logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menguji akurasi algoritma klasifikasi maximum likelihood, logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan pada citra Landsat 8 dan Sentinel 2A untuk klasifikasi habitat dasar perairan dangkal. Lokasi penelitian di Pulau Keffing, Seram Timur, Maluku. Pengamatan habitat bentik secara in situ dilakukan dengan menggunakan transek kuadran (1x1 meter), kamera bawah air, sabak dan roll meter. Jumlah titik pengamatan lapangan sebanyak 380 titik, yang terdiri dari 190 titik untuk input dalam klasifikasi dan 190 titik input dalam uji akurasi. Pengolahan citra dilakukan dengan koreksi geometrik, atmosferik dan koreksi kolom air. Koreksi kolom air dengan metode depth invariant index (DII). Asnalisis data citra dengan menerapkan algoritma maximum likelihood, logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Uji akurasi menggunakan confusion matrix dengan menghitung overall accuracy, producer accuracy dan user accuracy. Berdasarkan hasil klasifikasi diperoleh enam kelas habitat dasar perairan dangkal yaitu karang, lamun, lamun campur pasir, pasir, rubble dan rubble campur karang. Hasil klasifikasi algoritma jaringan syaraf tiruan (JST) dengan menerapkan koreksi kolom air (DII) pada citra sentinel 2A diperoleh nilai overall accuracy yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma maximum likelihood dan logika fuzzy yaitu sebesar 82,63%. Akurasi terendah yaitu 65,79% diperoleh dengan menggunakan algoritma Maximum Likelihood (MLH) pada citra Landsat 8 tanpa koreksi kolom air DII. Perbedaan resolusi spasial kedua citra satelit yang digunakan juga mempengaruhi hasil akurasi, di mana citra sentinel 2A memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan citra Landsat 8. Nilai akurasi klasifikasi dengan penerapan koreksi kolom air menggunakan DII juga memperlihatkan adanya peningkatan akurasi terhadap ketiga algoritma tersebut. Penelitian ini menunjukan bahwa citra Landsat 8 dan Sentinel 2A dapat digunakan untuk mengidentifikasi habitat dasar perairan dangkal pulau Keffing dengan baik menggunakan ketiga algoritma tersebut., Remote sensing technologies using satellite platforms with different sensor resolutions (spectral, spatial, radiometric and temporal resolutions) are increasingly developed. However, the technologies still has limitations, especially in term of image processing and analysis. The classification of remote sensing data is generally performed using the maximum likelihood algorithm, and recently fuzzy logic algorithms and artificial neural networks. This study aimed to apply the maximum likelihood classification algorithm, fuzzy logic, and artificial neural networks on Landsat 8 and Sentinel 2A images for benthic habitat classification. The research location was on Keffing Island, East Seram, Maluku. In situ observations of benthic habitats were carried out using quadrant transects (1x1 meter), underwater camera, slate and roll meter. The number of field observation points is 380 points, consisting of 190 points for input in the classification and 190 input points in the accuracy test. Image processing is carried out with geometric, atmospheric and water column corrections. Correction of the water column using depth invariant index (DII) method. Image data analysis by applying maximum likelihood algorithm, fuzzy logic and artificial neural network. The accuracy
Keyword: Habitat bentik, JST, Logika Fuzzy, MLH, Pulau Keffing

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: