Judul: Mapping of Mangrove Distribution and Density Using Sentinel-2A in Bedono Village, Demak Regency
Abstrak: Mangrove merupakan salah satu ekosistem pesisir yang memiliki peranan penting untuk menjaga kestabilan garis pantai dan sebagai tempat habitat bagi biota laut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sebaran dan kerapatan mangrove di Desa Bedono, Kabupaten Demak menggunakan Sentinel-2A. Algoritma Maximum Likelihood digunakan untuk mengatahui sebaran mangrove di daerah penelitian. Analisis kerapatan mangrove dihasilkan menggunakan perbandingan hasil uji regresi linear terhadap 3 indeks vegetasi yang berbeda yaitu NDVI, EVI, dan mRE-SR. Klasifikasi mangrove menghasilkan 3 kerapatan yaitu mangrove rapat (20,96 ha), mangrove sedang (23,52 ha), dan mangrove jarang (6,70 ha). Luas total mangrove di Desa Bedono sebesar 51,18 ha. Uji akurasi menggunakan confusian matrix menghasilkan nilai sebesar 89,80% dan nilai kappa coefficient sebesar 0,69. Hasil uji regresi linear sederhana antara data tutupan kanopi mangrove berdasarkan survei lapang dengan EVI menghasilkan nilai koefisien korelasi (r) sebesar 0,85 dan koefisien determinasi (R2) sebesar 0,724., Mangrove is one of the coastal ecosystems that has an important role in coastal stability and as a habitat for marine life. The research aims to determine the distribution and density of mangroves in Bedono Village, Demak Regency, using Sentinel-2A. The Maximum Likelihood algorithm is used to identify mangrove spread in the research area. An analysis of the density of the mangrove was obtained using a linear regression test comparison of three different vegetation indices: NDVI, EVI, and mRE-SR. The classification of mangroves yields three densities: tight mangrove (20,96 ha), medium mangrove (23,52 ha), and rare mangrove (6,70 ha). The total mangrove area in Bedono Village is 51,18 ha. The accuracy test using the confusion matrix yielded a value of 89,80% and the kappa coefficient of 0,69. The result of a simple linear regression test between mangrove canopy cover data based on a field survey with EVI yielded a correlation coefficient value (r) of 0,85 and a determination factor (R2) of 0,724.
Keyword: mangrove, remote sensing, sentinel-2A, Bedono, EVI

Judul: Mangrove Vegetation Mapping Using Sentinel-2A Satellite Data Utilizing MVI and NDVI Algorithms on Cirebon Coast
Abstrak: Kondisi ekosistem mangrove yang telah menurun di Desa Mundupesisir, Kecamatan Mundu, Kabupaten Cirebon, Jawa Barat akibat dari kegiatan antropologis. Hal tersebut memunculkan urgensi pemantauan ekosistem mangrove agar kerusakan tidak memburuk. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan sebaran, kerapatan, dan luasan mangrove di Desa Mundupesisir menggunakan citra Sentinel-2A. Terdapat 2 algoritma yang digunakan, yaitu algoritma Mangrove Vegetation Index (MVI) dan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Algoritma MVI digunakan untuk membedakan vegetasi mangrove dan bukan mangrove dengan nilai ambang batas 2.374–19.409. Algoritma NDVI digunakan untuk memetakan sebaran kerapatan mangrove. Klasifikasi menggunakan metode maximum likelihood menghasilkan 3 kelas kerapatan mangrove dengan total luas 23.07 hektar. Kelas kerapatan tersebut terdiri dari kelas rapat (21.31 ha), sedang (0.67 ha), dan jarang (1.07 ha). Uji akurasi menggunakan metode confusion matrix terhadap kerapatan mangrove yang menghasilkan nilai akurasi keseluruhan sebesar 94.52% dengan nilai koefisien kappa sebesar 0.97. Uji korelasi statistik dari persentase tutupan kanopi mangrove antara nilai NDVI dan data lapang menghasilkan nilai koefisien korelasi (r) yaitu 0.882 serta nilai koefisien determinasi (R2) yaitu 0.778., The condition of the mangrove ecosystem had declined in Mundupesisir Village, Mundu District, Cirebon Regency, West Java due to anthropological activities. This raised the urgency of monitoring the mangrove ecosystem so that damage did not worsen. This research aimed to map the distribution, density, and extent of mangroves in Mundupesisir Village using Sentinel-2A imagery. There were 2 algorithms used, namely the Mangrove Vegetation Index (MVI) algorithm and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The MVI algorithm was used to differentiate mangrove and non-mangrove vegetation with a threshold value of 2.374–19.409. The NDVI algorithm was used to map the distribution of mangrove density. Classification using the maximum likelihood method produced 3 classes of mangrove density with a total area of 23.07 hectares. These density classes consisted of dense (21.31 ha), medium (0.67 ha), and sparse (1.07 ha). The accuracy test using the confusion matrix method for mangrove density resulted in an overall accuracy value of 94.52% with a kappa coefficient value of 0.97. The statistical correlation test of the percentage of mangrove canopy cover between NDVI values and field data produced a correlation coefficient (r) value of 0.882 and a coefficient of determination (R2) value of 0.778.
Keyword: NDVI, MVI, Threshold, Cirebon Coast, Sentinel-2A

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: