Judul: Pendugaan biomassa atas permukaan pada tegakan pinus (Pinus merkusii Jungh et de Vriese) menggunakan citra alos palsar resolusi spasial 50 M dan 12,5 M (studi kasus di KPH Banyumas Barat)
Abstrak: Pengamatan hutan dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh semakin hari semakin berkembang. Informasi yang disajikan pun terbilang lengkap dan dapat diperoleh dalam waktu yang singkat. Saat ini metode pendugaan biomassa dapat juga dilakukan dengan menggunakan metode penginderaan jauh. Posisi Indonesia yang sering dipengaruhi awan jika ditangkap dengan satelit optik dapat direduksi dengan menggunakan sistem penginderaan jauh aktif (radar). Pada tahun 2006, pemerintah Jepang meluncurkan satelit ALOS (Advanced Land Observing Sattelite) yang membawa sensor radar. Salah satu jenis sensornya yaitu PALSAR (Phased Array Type L-band Shynyhetic Aperture Radar) dapat digunakan untuk menduga biomassa suatu tegakan. Penelitian ini bertujuan untuk (1) menganalisis cara menduga biomassa pinus (Pinus merkusii Jungh et de Vriese) di lapangan; (2) menganalisis korelasi nilai backscatter dengan biomassa pinus secara spasial dengan menggunakan citra ALOS PALSAR resolusi spasial 50 m dan 12,5 m, dan (3) memetakan pendugaan biomassa pinus. Analisis backscatter dalam penelitian ini dilakukan terhadap dua polarisasi citra, yaitu HH dan HV. Perhitungan biomassa dilakukan dengan menggunakan alometrik dan konversi biomassa menggunakan koefisien BEF (Biomass Ekspansion Factor). Pemilihan model terbaik dinilai berdasarkan parameter nilai koefisien determinasi yang disesuaikan (R2 adj), nilai overall accuracy dan Kappa accuracy paling tinggi serta nilai Root Mean Square Error (RMSE) paling rendah. Dari analisis model yang dicobakan untuk menduga biomassa diperoleh hasil, untuk citra resolusi 50 m adalah model Y = Exp(a+ bX1+cX2) dengan nilai R2 adj (koefisien determinasi yang disesuaikan) 44,2%, OA (overall accuracy) 72,97%, KA (Kappa accuracy) 54,32% dan RMSE 67,48. Dalam menduga biomassa dengan metode alometrik, model yang bisa digunakan adalah model Y = a+ bX1+cX2 dengan nilai R2 adj 25,8%, OA 72,97%, KA 51,06% dan RMSE 105,5332 untuk citra resolusi 12,5 m. Dari model yang terpilih, dapat dibuat peta sebaran biomassa dengan skala 1 : 500.000 sampai 1 : 100.000 untuk citra resolusi 50 m dan skala 1 : 125.000 sampai 1 : 50.000 untuk citra resolusi 12,5 m . Peta sebaran biomassa dari citra biomassa resolusi 50 m yang belum di-filtering dan telah di-filtering didominasi oleh biomassa kelas dua. Sedangkan pada citra biomassa resolusi 12,5 m, sebelum di-filtering sebaran biomassa didominasi oleh biomassa kelas tiga
Keyword: 

Judul: Estimation of the Pine Biomass Using Backscatter of ALOS PALSAR, Age, and Height of Stands: Case at KPH Banyumas Barat, Central Java.
Abstrak: Seiring dengan berkembangnya teknologi informasi, pendugaan potensi terhadap biomassa dapat dilakukan menggunakan metode penginderaan jauh. Pada tahun 2006, pemerintah Jepang meluncurkan satelit ALOS (Advanced Land Observing Sattelite) yang membawa sensor radar. Salah satu jenis sensornya, yaitu PALSAR (Phased Array Type L-band Shynyhetic Aperture Radar) dapat digunakan untuk menduga biomassa suatu tegakan. Pada penelitian Riska (2011), nilai backscatter pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan 12,5 m dapat menjelaskan dengan baik kondisi biomassa di lapangan. Namun pada penelitian ini ditambahkan peubah lain berupa umur dan tinggi pohon yang diharapkan mampu memperbaiki tingkat pendugaan biomassa atas permukaan yang lebih baik. Perhitungan biomassa dilakukan dengan menggunakan persamaan alometrik. Adanya penelitian ini bertujuan untuk (1) Menganalisis penambahan peubah umur dan tinggi dalam pendugaan biomassa atas permukaan, dan (2) Memetakan pendugaan biomassa pinus menggunakan anak petak dan basis piksel. Analisis backscatter dalam penelitian ini dilakukan terhadap dua polarisasi citra, yaitu HH dan HV. Pemilihan model terbaik dinilai berdasarkan parameter nilai koefisien determinasi yang disesuaikan (R2 adj), nilai Root Mean Square Error (RMSE) paling rendah serta nilai Overall Accuracy dan Kappa Accuracy paling tinggi. Penambahan umur dan tinggi mampu menduga biomassa atas permukaan lebih baik. Dari analisis model terbaik menggunakan peubah backscatter, umur, dan tinggi yang dicobakan untuk menduga biomassa diperoleh hasil, Y = 41,7 + 5,18X1 + 2,77X2 + 8.59X3 dengan nilai R2 adj sebesar 60,64% dan RMSE 74,75 untuk resolusi 50 meter dan Y = 219 + 13,8 X1 + 2,72 X2 + 5,84 X3 dengan nilai R2 adj sebesar 63,96% dan RMSE 71,52 untuk resolusi 12,5 meter. Pada pemetaan sebaran biomassa menggunakan model dengan peubah backscatter dan umur. Model yang digunakan untuk pemetaan biomassa, yaitu Y = 131 + 7,15X₁ + 7,8X₂ dengan nilai R2 adj sebesar 54,89%, sedangkan untuk resolusi 12,5 meter Y = 341 + 18,6X₁ + 5,49X₂ dengan nilai R2 adj sebesar 62,36%. Dari hasil penelitian diketahui bahwa pemetaan sebaran biomassa menggunakan basis piksel lebih baik dibandingkan pemetaan menggunakan anak petak berdasarkan uji akurasi.
Keyword: 

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: