Judul: Analysis of Changes in Mangrove Forest Density Levels Using SPOT 6 Image Indices in Tambak Sawah Luhur, Banten
Abstrak: Pembangunan di wilayah pesisir mengakibatkan degradasi lingkungan dan terancamnya kelestarian sumber daya alam pesisir khususnya hutan mangrove. Penelitian ini bertujuan mengalanisis tingkat kerapatan tutupan tajuk di lapang dan perubahan tingkat kerapatan hutan mangrove. Analisis tutupan lahan hutan mangrove menggunakan metode klasifikasi digital maximum likelihood dan visual, analisis kerapatan menggunakan indeks vegetasi citra SPOT 6 tahun 2016, 2019, dan 2022. Nilai persentase tutupan tajuk dan LAI di lapangan menggunakan metode hemispherical photography. Nilai ini digunakan untuk uji akurasi tingkat kerapatan hutan mangrove. Uji akurasi menunjukan hasil overall accuracy sebesar 83,33% pada NDVI dan SAVI. Indeks NDVI digunakan pada analisis perubahan luas tingkat kerapatan hutan mangrove tahun 2016-2019-2022, perubahan tingkat kerapatan sedang menjadi rapat seluas 4,327 ha (29%). Tahun 2019-2022, terjadi penurunan luas pada tingkat kerapatan rapat menjadi sedang yaitu seluas 6,471 ha (45%). Tahun 2016-2022 seluas 3,754 ha (26%) terjadi perubahan tingkat kerapatan jarang menjadi sedang., Coastal development leads to environmental degradation and threatens the preservation of coastal natural resources, particularly mangrove forests. This study aims to analyze the canopy cover density in the field and changes in mangrove forest density levels. The analysis of mangrove forest land cover employs digital classification methods, specifically maximum likelihood and visual analysis. Density analysis utilizes vegetation indices from SPOT 6 imagery for the years 2016, 2019, and 2022. The percentage values of canopy cover and Leaf Area Index (LAI) in the field are determined using the hemispherical photography method. These values are used to test the accuracy of mangrove forest density levels.The accuracy test results show an overall accuracy of 83.33% for both NDVI and SAVI indices. The NDVI index is used in analyzing changes in the extent of mangrove forest density from 2016 to 2019 to 2022, with a transformation from moderate to dense density levels covering an area of 4.327 ha (29%). From 2019 to 2022, there is a decrease in the extent of dense density areas, transforming into moderate density levels, covering an area of 6.471 ha (45%). Additionally, from 2016 to 2022, a significant change occurs, with an area of 3.754 ha (26%) transitioning from sparse to moderate density levels.
Keyword: density, hemispherical photography, index algorithms, mangrove

Judul: Monitoring Mangrove Area and Density Using Landsat Satellite on Lancang Island, Kepulauan Seribu
Abstrak: Mangrove adalah tumbuhan yang hidup di lingkungan pesisir dengan salinitas rendah. Ekosistem mangrove dapat tumbuh di zona intertidal dan zona supratidal. Monitoring ekosistem mangrove secara langsung tidak mudah karena sulitnya memetakan kawasan mangrove sehingga dibutuhkannya teknologi penginderaan jauh sebagai metode alternatif. Penelitian ini bertujuan mengkaji perubahan luasan dan kerapatan mangrove secara temporal menggunakan citra Landsat. Metode yang digunakan adalah klasifikasi terbimbing dengan algoritma maximum likelihood classification dan indeks vegetasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Pada tahun 2000 hingga 2010, luasan ekosistem mangrove mengalami peningkatan seluas 5,31 ha atau 131,11% dari luasan sebelumnya. Pada rentang waktu berikutnya yaitu tahun 2010 hingga 2021, luasan ekosistem mangrove mengalami peningkatan kembali seluas 6,3 ha atau 67,30% dari luasan sebelumnya. Hasil klasifikasi kerapatan mangrove di Pulau Lancang terbagi menjadi tiga kelas yaitu jarang, sedang, dan rapat. Pada tahun 2000, 2010, dan 2021 kerapatan mangrove kelas jarang dan sedang mengalami penurunan, sedangkan kerapatan mangrove kelas rapat mengalami peningkatan. Peningkatan luasan dan kerapatan mangrove di Pulau Lancang, Kepulauan Seribu dikarenakan tidak adanya gangguan secara berlebihan dari masyarakat setempat, adanya unsur hara yang menyuplai ekosistem mangrove, dan memiliki jenis substrat berlumpur yang optimal bagi habitat mangrove. Hasil uji akurasi klasifikasi citra tutupan lahan sebesar 85,45%., Mangroves are plants that live in coastal environments with low to mid range salinity. Mangrove ecosystems can grow in the intertidal zone and supratidal zone. Monitoring mangrove ecosystems directly is not easy because of the difficulty of mapping mangrove areas. So, remote sensing technology is needed as an alternative method. This research purposed to examine temporary changes in an area and density of mangroves using Landsat imagery. Method that used in this research was supervised classification with the maximum likelihood classification algorithm and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) vegetation index. In 2000 to 2010, mangrove ecosystem area expanded by 5.31 ha or 131,11% from previous area. In the next time span between 2010 to 2021, mangrove ecosystem area expanded by 6.3 ha or 67,30% from previous area. Mangrove density on Lancang Island specified into three classes that was sparse, moderate, and concentrated. In 2000, 2010, and 2021, sparse and moderate density of mangroves area has been degradated, while concentrated mangroves area has been expanded. The expanding area and density of mangroves on Lancang Island, Kepulauan Seribu Regency was due to the absence of excessive disturbance from local community, the presence of nutrients that supplied the mangrove ecosystem, and optimal type of muddy substrate for mangrove habitat. The results of accuracy test on land cover image classification were 85.45%.
Keyword: Area, Canopy Cover, Density, Mangrove, NDVI

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: