Judul: Analysis of Maximum Likelihood and Support Vector Machine Classification Methods in Mangrove Mapping
Abstrak: Mangrove merupakan salah satu tumbuhan yang memiliki peranan penting seperti menjadi habitat bagi biota laut serta pelindung garis pantai. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi metode klasifikasi Maximum Likelihood (MLH) dengan Support Vector Machine (SVM) berbasis piksel dalam memetakan sebaran mangrove di Pulau Lancang menggunakan citra satelit Sentinel-2A. Algoritma MLH dan SVM digunakan untuk memetakan sebaran mangrove dan kerapatan mangrove dihitung menggunakan algoritma Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Hasil klasifikasi mangrove dengan algoritma MLH sebesar 15 hektar, sedangkan untuk algoritma SVM luasnya 24 hektar. Akurasi yang dihasilkan oleh algoritma MLH dan SVM secara berturut-turut adalah 85,71% dan 92,86%. Luasan sebaran kerapatan mangrove di Pulau Lancang dominan oleh kelas jarang dengan luas 9,54 hektar. Terdapat korelasi kuat antara tutupan kanopi mangrove dengan nilai NDVI. Sebesar 75,7% variabilitas nilai NDVI dipengaruhi oleh persentase tutupan kanopi, sementara sisanya dipengaruhi oleh faktor-faktor lainnya.
Keyword: Mangrove, Pulau Lancang, MLH, SVM, Sentinel-2A, Lancang Island

Judul: Mapping Mangroves on Lancang Island with Drone and  Sentinel-2A Using Object Based Image Analysis and Pixel Based Analysis  Methods
Abstrak: Mangrove forests in Indonesia has decreased by 30% to 50% of their total area in the last 50 years. Therefore, it was necessary to monitor mangroves in Indonesia. Percentage of mangrove canopy cover obtained with hemispherical photography method. The percentage of mangrove canopy cover on Lancang Island resulted in an average value of 63.12%, taken from 90 field points. The highest percentage value of mangrove canopy cover was 80.64%, and the lowest value was 30.76%. The object-based classification was done by a Support Vector Machine (SVM) algorithm. The pixel-based classification was done by Maximum Likelihood (MLH) algorithm. The accuracy test results of object based classification on drone and Sentinel-2A images are 96.38% and 92.77%. The accuracy test result of pixel-based classification on Sentinel-2A is 87.95%. The accuracy test result stated that object-based classification method and pixel based classification method give a good results.
Keyword: Drone, Mangrove, MLH, OBIA, Sentinel-2A, SVM

Judul: Enteric Collibacillosis Pada Anak Babi Baru Lahir: Patogenesa dan Perubahan-Perubahan Patologisnya
Abstrak: Diare disebabkan oleh infeksi bakteri Escherichia coli pada anak-anak babi baru lahir yang peka terhadap en terotoksin produk bakteri tersebut. Dikenal sebagai colibacillosis. Patogenesa dari colibacillosis anak babi baru lahir adalah (1) infeksi oleh E. coli patogen, (2) proliferasi E. coli di lumen usus halus, (3) produksi dan pelepasan enterotoksin, dan (4) aktifitas toksin pada usus halus. Dalam proses proliferasi, adanya antigen pili K88 sangat penting karena memungkinkan bakteri perlekatan dengan epitel mucosa usus halus. mengadakan Setelah ko lonisasi dan proliferasi segera toksin dilepaskan. Akti- fitas toksin menginduksi sekresi yang berlebihan dari u- sus sehingga banyak cairan yang dikeluarkan ke lumen usus. Hal ini mengakibatkan banyak cairan dan elektrolit hilang sehingga timbul diare, dehidrasi dan asidosis yang sering menyebabkan kematian. Perubahan-perubahan patologis yang umum adalah dis tensi usus halus, dilatasi lambung dan infark pada kurva- tura mayor. Perubahan-perubahan histologis yang terjadi adalah enteritis hemorrhagica acuta, oedem dan kongesti pembuluh darah di lamina propria, akumulassi leukosit inti polimorf, sel monosit, dan inti sel mengalami piknosis Thrombus pada vena dan degenerasi serta desquamasi sel epitel usus….
Keyword: