Judul: Klasifikasi kemungkinan maksimum Citra Landsat thematic mapper perkebunan Kelapa sawit
Abstrak: Klasifikasi merupakan suatu proses yang sangat penting dalam interpretasi data citra satelit. Salah satu metode klasifikasi adalah klasifikasi terbimbing (supervised classification) menggunakan Klasifikasi Kemungkinan Maksimum dengan fungsi diskriminan sebagai fungsi pengkelas. Analisis diskriminan digunakan karena mampu memisahkan sekelompok pengamatan dengan kelompok pengamatan lain menjadi dua atau lebih populasi asal, sedangkan nilai ambang digunakan untuk menghindari pemaksaan klasifikasi suatu pixel. Penelitian dilakukan di bidang Matra Darat Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN), Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur dari bulan Agustus sampai November 1997. Data citra yang digunakan adalah citra satelit Landsat Thematic Mapper daerah perkebunan Marihat, Pematang Siantar yang direkam pada tanggal 5 September 1996. Peta arcal tanaman kelapa sawit skala 1:20000 dan peta rupa bumi perkebunan Marihat skala 1:50000 digunakan sebagai acuan dalam klasifikasi. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahap yaitu pemilihan lokasi yang akan diklasifikasi, digitasi daerah perkebunan kelapa sawit, pemilihan kelas contoh, evaluasi pemilihan kelas contoh. klasifikasi dengan Klasifikasi Kemungkinan Maksimum, klasifikasi dengan nilai ambang 0.99 dan 0.95. penyaringan dengan saringan mayoritas jendela 3x3 dan saringan penggantian 9 pixel serta evaluasi hasil klasifikasi. Dari hasil pemilihan kelas contoh diperoleh 8 kelas yaitu sawit tua, sawit dewasa, sawit remaja, sawit muda, sawit belum menghasilkan, permukiman, lahan terbuka, dan air. Berdasarkan hasil klasifikasi diperoleh rata-rata keterpisahan antar kelas berdasar jarak Transformasi divergensi adalah 1897 dengan nilai keterpisahan terkecil adalah 626 yaitu antara sawit dewasa dan sawit remaja. Dari klasifikasi dengan nilai ambang diperoleh y untuk nilai ambang 0.99 adalah 16.810 dan untuk nilai ambang 0.95 adalah 12.590. Semakin besar nilai ambang maka persentase pixel tak terkelaskan akan berkurang, untuk nilai ambang 0.99 persentase pixel tak terkelaskan adalah 2.00% dan untuk nilai ambang 0.95 persentase pixel tak terkelaskan adalah 33.52%. Persentase pixel tak terkelaskan dari penyaringan citra hasil klasifikasi dengan nilai ambang 0.99 untuk saringan mayoritas adalah 3.364% dan untuk saringan penggantian adalah 2.089%. Sedangkan persentase pixel tak terkelaskan dari penyaringan citra hasil klasifikasi dengan nilai ambang 0.95 untuk saringan mayoritas adalah 36.039% dan untuk saringan penggantian adalah 34.800%. Klasifikasi dengan Klasifikasi Kemungkinan Maksimum mempunyai akurasi total 55.00% sedangkan klasifikasi dengan nilai ambang 0.99 mempunyai akurasi total 71.64% dan untuk nilai ambang 0.95 mempunyai akurasi total 80.39%.
Keyword: 

Judul: Identifikasi Kelas Potensi Hutan Alam di BPH PT. Sri Buana Dumai Propinsi Riau Menggunakan Citra Satelit Landsat 7 ETM+
Abstrak: Sektor kehutanan memberikan sumbangan yang sangat besar dalam menunjang pertumbuhan ekonomi negara dan masyarakat. Kenyataan ini mengakibatkan hutan mendapat tekanan untuk kepentingan berbagai seklor termasuk non-kehutanan, keadaan ini terjadi pula di HPH PT. Sri Buana Dumai Propinsi Riau. Tekanan yang menjadi permasalahan utama di lokasi penelitian tersebut adalah perambahan dan penebangan liar. Keadaan ini mengakibatkan potensi hutan mengalami penurunan yang drastis dan dramatis, tanpa mampu dikontrol oleh manajemen perusahaan pengelola hutan. Dalam rangka identiftkasi potensi untuk menyediakan data potensi aktual, digunakan teknologi penginderaan jauh dengan sarana Landsat 7 ETM+ yang didukung data hasil pengamatan lapangan. Kegiatan pengamatan lapangan dilakukan terhadap areal berhutan dan tidak berhutan yang mampu dideskripsikan sebagai kelas-kelas penutupan lahan. Metode cluster sampling digunakan dalam survey lapangan dengan ukuran klaster 60 x 80 m', yang terdiri dari 3 petak contoh untuk inventarisasi tingkat pohon, tiang, pancang dan semai. Klasiftkasi pada citra dilakukan menggunakan prosedur Klasiftkasi Terbimbing (Supervised Classification) dengan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood). Citra yang diklasifikasi merupakan hasil cropping berukuran 1233 x 1675 piksel dengan jumlah piksel sebanyak 2.062.809. Perhitungan persamaan transformasi dari titik-titik kontrol lapangan yang terpilih dengan menggunakan prinsip-prinsip kuadrat terkecil (least square principle) menghasilkan persamaan transformasi affme (Orde I) sebagai berikut; p'= -20340+O.0333X-O.000063Y dan 1'= 8813- O.000006X-O.0333Y, dimana p' dan l' adalah koordinat estimasi. Dari hasil transformasi koordinat dengan persamaan tersebut, menghasilkan tingkat kesalahan rata-rata sebesar 0.02 piksel (0,6m). Hasil ini menunjukkan tingkat keakuratan yang tinggi karena lebih kecil dari limit maksimum kesalahan rata-rata yaitu 0,5 piksel (Jaya, 1997). Pada analisa visual yang ditunjukkan dengan nilai OIF diketahui bahwa penggunaan saluran 5- 4-2 (saluran 5 pada gun red, saluran 4 pada gun green dan saluran 2 pada gun blue) menghasilkan OIF tertinggi yaitu 87,72. Nilai OIF diatas menunjukkan bahwa komposit 5-4-2 menyajikan variasi informasi yang paling banyak dibandingkan komposit lainnya Pada saluran 8 sebagai saluran khas pada Landsat 7 ETM+ yang memiliki rentang spektral antara 0,52-0,90 flm. Saluran ini terletak pada spektrum sinar tampak (hijau dan merah) dan inframerah dekat sehingga vegetasi pada kisaran spektral ini akan mereflektansikan lebih banyak sinar datang dibandingkan tanah kosong dan air. Terdapatnya dua spektrum pada saluran 8 ini menempatkannya sebagai kombinasi terbaik dari kombinasi satu saluran dengan nilai rata-rata transfonnasi divergensi (TDj) 1813,02, kappa accuracy (KA) 70,80%, overall accuracy (OA) 74,67%, producer's accuracy (PA) 72,53%, dan user's accuracy (UA) 72,46%. Hasil klasifikasi keseluruhan menghasilkan kombinasi sa luran I sebagai kombinasi terburuk dengan nilai rata-rata transformasi divergensi 1299,85, kappa accuracy 37,36%, overall accuracy 44,78%, producer's accuracy 49,36% dan user's accuracy 51,84%, sehingga secara rata-rata saluran 1 memilki tingkat ketelitian terendah dari 127 kombinasi saluran. Sedangkan kombinasi tujuh saluran (full set) memberikan hasil paling baik, seluruh kelas pada hasil klasifikasi ini terpisahkan dengan kategori sangat baik (excellent) ditunjukkan dengan nilai rata-rata transformasi divergensi sebesar 2000 dan memiliki nilai tertinggi untuk tingkat ketelitian keseluruhan (overall accuracy) dan kappa accuracy yaitu masing-masing sebesar 99,78% dan 99,95%. Kombinasi saluran optimum pada hasil klasifikasi diwakili oleh komhinasi saluran 5-4-2 dengan nilai rata-rata transformasi divergensi sebesar 1999,94, overall accuracy 99,41% dan kappa accuracy 99,32%. Secara kuantitatif perbedaan nilai kappa accuracy pada kombinasi saluran 5-4-2 dengan kombinasi terbaik
Keyword: 

Judul: The Effects of Hypothyroidism in the Fertility of Male Rats
Abstrak: Thyroid hormones are involved in the development and maintenance of virtually all tissues. The purpose of the study is to understand effects of the neonatal hypothyroidism in the fertility of male rats. Recent studies with juvenile rats indicate that changes in thyroid function early in life have a major impact on the endocrine and/or paracrine factors regulating testicular growth and function. However, one should keep in mind that hypothyroidism is a complex hormonal dysfunction rather than a single hormonal defect. Hypothyroidism has been also shown to reduce the secretion of GnRH (gonadotropins releasing hormone), LH (Luteinizing Hormone), FSH (Follicle Stimulating Hormone), GH (Growth Hormone) and testicular testosterone in rats. Therefore, many of the testicular changes observed in prolonged hypothyroidism could result in some degree of diminished levels of the aforementioned hormones. The transient neonatal hypothyroidism model results in the unnatural testicular development and in sperm production in neonates hence resulting in decreased fertility upon puberty.
Keyword: Hypothyroidism, Neonates, Testicular Growth, Fertility