Judul: Mapping of Benthic Habitats Using Photogrammetric Methods in Yellu Waters, South Misool, Raja Ampat
Abstrak: Habitat bentik merupakan salah satu potensi sumberdaya perairan yang berperan sebagai tempat hidup dan berlindung berbagai jenis organisme. Untuk itu perlu dilakukan pemantauan dengan teknologi inderaja yang berkembang saat ini seperti penggunaan drone. Penggunaan drone memiliki keunggulan yaitu mampu terbang rendah sehingga menghasilkan citra foto udara dengan resolusi yang tinggi. Tujuan dari penelitian ini untuk memetakan dan menghitung luasan habitat bentik di Pulau Yellu menggunakan metode klasifikasi Object-Based Image Analysis (OBIA). Proses pengolahan data dilakukan dengan dua tahap yaitu segmentasi menggunakan algoritma Multiresolution Segmentation (MRS) dan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Proses segmentasi melalui proses trial and error mendapatkan scale 300, 200, dan 100 pada level 1 dan scale 150, 100, dan 50 pada level 2. Dengan hasil klasifikasi memperoleh 6 kelas habitat bentik yaitu lamun, alga, rubble, pasir, karang hidup, dan karang mati. Tingkat akurasi yang didapatkan pada level 2 scale 150 sebesar 60%, pada scale 100 sebesar 82%, dan pada scale 50 sebesar 55%. Berdasarkan nilai akurasi, hasil klasifikasi yang paling sesuai dengan keadaan di lapang yaitu menggunakan scale 100 pada level 2., Benthic habitats are one of the potential water resources which have a role as a place to live and shelter for various organisms. For this reason, it is necessary to monitor using sensing technology that is currently developing, such as the use of drones. The use of drones has advantages as being able to fly low which produces aerial photo images with high resolution. This study was purposed to map and calculate the area of benthic habitat on Yellu Island using Object-Based Image Analysis (OBIA). The data processing was carried out in two stages which are segmentation using multiresolution segmentation (MRS) and classification using the support vector machine (SVM). The segmentation process was carried out through a trial and error process by getting a scale of 300, 200, and 100 at level 1 and a scale of 150, 100, and 50 at level 2. The classification results obtained 6 classes of benthic habitat seagrass, algae, rubble, sand, live coral, and dead coral. The accuracy level is 60% which was obtained at level 2 on a scale of 150, 82% on a scale of 100, and 55% on a scale of 50. Based on the accuracy value, the classification results that are most appropriate to the conditions in the field are using a scale of 100 at level 2.
Keyword: Fotogrametri, OBIA, Penginderaan Jauh, Perairan Dangkal, Mapping, Photogrammetry, Shallow Waters, SVM

Judul: Benthic Habitats Mapping in Pari Island, Kepulauan Seribu using Drone and Sentinel-2B Imagery with Object Based Image Analysis Method
Abstrak: Habitat bentik merupakan tempat hidup dan tempat berlindung berbagai jenis organisme perairan yang terdiri dari lamun, rumput laut, alga, karang mati, karang hidup dengan jenis-jenis substrat yang berbeda seperti pecahan karang, pasir dan lumpur. Habitat ini berpotensi mengalami perubahan sehingga perlu dilakukan pemantauan secara berkala, salah satunya dengan melakukan pemetaan habitat perairan laut dangkal menggunakan teknologi penginderaan jauh seperti citra satelit dan drone. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan dan memetakan habitat bentik di perairan dangkal Pulau Pari menggunakan citra drone dan citra satelit dengan metode klasifikasi object based image analysis (OBIA). Sebanyak 1052 foto udara dengan resolusi 3.6 cm/piksel dan citra Sentinel-2B dengan resolusi spasial 10 m diolah menggunakan algoritma support vector machine (SVM). Hasil klasifikasi habitat bentik Pulau Pari didominasi oleh kelas lamun baik pada citra drone dan citra satelit dengan luas masing-masing 45.21 ha dan 76.06 ha dan kelas paling rendah untuk citra drone dan citra satelit adalah kelas makroalga dengan luas masing-masing 13.55 ha dan 10.01 ha. Hasil uji akurasi keseluruhan untuk citra drone dan citra satelit masing-masing 81.88% dan 71.01% dengan nilai koefisien kappa masing-masing 0.80 dan 0.70. Hasil uji akurasi dan koefisien kappa menyatakan bahwa hasil klasifikasi citra drone lebih baik daripada citra satelit serta resolusi spasial pada citra mempengaruhi nilai keakuratan., Benthic habitats are living places and shelters for various types of aquatic organisms consisting of seagrass, seaweed, algae, dead corals, living corals with different types of substrates such as rubble, sand and mud. This habitat has the potential to change so it is necessary to be monitored regularly, one of them is by mapping shallow-water habitats using remote sensing technology such as satellite imagery and drone. This study aims to classify and map benthic habitats in the shallow waters of Pari Island using drone images and satellite images using the object based image analysis (OBIA) classification method. Total of 1052 aerial photographs with a resolution of 3.6 cm / pixel and Sentinel-2B images with a spatial resolution of 10 m were processed using the support vector machine (SVM) algorithm. The results of the classification of benthic habitat on Pari Island are dominated by the seagrass class both in drone images and satellite images with an area of 45.21 ha and 76.06 ha respectively and the lowest class for drone images and satellite images is the macroalgae class with an area of 13.55 ha and 10.01 ha respectively. The overall accuracy test results for drone imagery and satellite imagery were 81.88% and 71.01%, respectively and kappa coefficient result were 0.80 and 0.70 respectively. The results of the accuracy test and the kappa coefficient stated that the results of the classification of drone images were better than satellite images and the spatial resolution of the images affected the accuracy value.
Keyword: Drone, OBIA, SVM, Benthic, satellite

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: