Judul: Pemodelan Spasial Distribusi Karang Keras (Scleractinia) di Indonesia
Abstrak: Karang keras (Scleractinia) merupakan pembangun terumbu karang, akan tetapi distribusi marganya tidak tersedia. Oleh sebab itu, pengelolaan terumbu karang cenderung tidak mempertimbangkan sebaran dan keanekaragaman karang. Model distribusi marga karang keras dibuat menggunakan data yang tersedia secara terbuka dan algoritma Maximum Entropy (Maxent). Data pengamatan lapangan oleh Yayasan TERANGI sejak 2002, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia sejak 1999, data spesimen dari GBIF dan sumber lainnya, digunakan sebagai data input kehadiran. Variabel lingkungan diturunkan dari citra satelit dan model oseanografi, seperti HYCOM, LANDSAT 8, MODIS AQUA, dan GEBCO. Data batimetri dari GEBCO dipisahkan dari darat kemudian dibuat pemodelan medan untuk menghasilkan aspek, kedalaman, kelengkungan, dan kelerengan. Data HYCOM dan MODIS AQUA difilter secara spasial (Indonesia dan sekitarnya) dan temporal (2002 – 2017), kemudian direduksi nilai maksimum, minimum, dan rata-rata. Vektor kecepatan air diubah menjadi unit skalar. Untuk mengisi kekosongan pada data, interpolasi kriging dilakukan dengan model Bayes. Data kehadiran dan variabel lingkungan digunakan untuk pemodelan Maxent. Hasil menunjukkan bahwa kedalaman laut di Indonesia berkisar antara 0 – 6827 m, dengan kelerengan antara 0 – 34.33°, aspek 0 – 359.99°, dan kelengkungan 0 – 0.94. Variabel yang mewakili kekuatan air adalah rata-rata ketinggian permukaan air dari 0 – 0.85 m, dan kecepatan air dari 0 – 4 m/s. Variabel yang mewakili kualitas air meliputi salinitas permukaan yang berkisar antara 20.09 – 35.32‰, karbon organik terlarut dari 25.31 – 953.47mg/m3, konsentrasi klorofil A terlarut dari 0.05 – 13.63mg/m3. Hasil pemodelan menunjukkan dari 73 marga, hanya 60 marga yang berhasil dibuatkan model yang berbeda nyata dibandingkan model distribusi null. Model dapat dibuat dengan 7 + 1 cuplikan latih dengan validasi silang, akan tetapi cuplikan sebaiknya minimal 33. Variabel lingkungan yang memberikan kontribusi terbesar terhadap model adalah tipe substrat (52.70%), batimetri (10.94%), salinitas rata-rata (8.96%), konsentrasi klorofil A rata-rata (6.30%), kelengkungan (5.09%), konsentrasi klorofil A minimum (2.55%), ratarata suhu permukaan air (1.51%), dan minimum karbon organik terlarut (1.21%). Nilai kekayaan marga terbesar dalam suatu titik adalah 58 marga dan dapat ditemukan di bagian tengah Kepulauan Seribu, Sulawesi Utara, dan Raja Ampat. Model yang tidak dapat dibangun disebabkan oleh kelangkaan dari marga tersebut dan kesalahan-kesalahan pada data kehadiran. Marga tersebut membutuhkan survei khusus dan metode pemodelan yang berbeda. Walaupun model yang telah dibuat memiliki resolusi rendah, resolusi spasial dapat ditingkatkan dengan menggunakan variabel lingkungan dengan resolusi lebih tinggi.
Keyword: Scleractinia, model distribusi, terumbu karang, penginderaan jauh, maximum entropy

Judul: Distribusi spasial Karang Scleractinia dan hubungannya dengan karakteristik habitat di Pantai Belebu dan Pulau Sekepal, Lampung Selatan
Abstrak: Terumbu karang sebagai suatu ekosistem memiliki sifat yang unik dan peranan yang sangat penting bagi biota laut yang hidup di perairan dangkal maupun bagi manusia. Agar terumbu karang dapat terbentuk diperlukan beberapa syarat hidup seperti substrat, kecerahan dan kedalaman perairan yang sesuai, serta angin yang berperan melalui aksi gelombang dan arus yang ditimbulkannya. Walaupun faktor genetik bertanggung jawab terhadap keragaman morfologi koloni karang, terutama karang hermatipik yang membentuk terumbu, namun diduga pengaruh lingkungan mempunyai andil yang lebih besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui distribusi spasial karang Scleractinia yang terjadi karena adanya variasi faktor-faktor lingkungan. Penelitian dilaksanakan dari bulan Oktober sampai Desember 1992 di Pulau Sekepal dan Pantai Belebu, Kecamatan Penengahan, Lampung Selatan, yang terletak pada 105°41'28" BT dan 5°51'5" LS. Metode yang digunakan untuk pengamatan adalah metode transek garis dengan bantuan peralatan SCUBA. Dalam metode ini transek garis berukuran 40 m (2x20 m) dan diletakkan sejajar pantai. Pengamatan di tiap stasiun dilakukan dengan bantuan lima transek garis yang masing-masing berjarak 5 m, dimulai pada kedalaman 0.5 m untuk transek pertama. Pengamatan dilakukan pada tujuh stasiun yang ditentukan berdasarkan arah mata angin dan tingkat keterbukaan terhadap gelombang. Data parameter biologi meliputi pencatatan spesies karang dan ukuran (panjang) bentuk fisik (lifeform) karang. Parameter fisik lingkungan yang diukur untuk analisis data adalah substrat, kecerahan, kecepatan arus dan kedalaman air.
Keyword: 

Judul: Evaluation of Influenza Antibody Titers in Serum and Egg Yolk of Layers Vaccinated with Influenza Vaccines.
Abstrak: Influenza belongs to the Orthomyxoviridae family which causes upper and lower respiratory tract infection. The aim of this study was to evaluate influenza-A specific antibody titers from serum and egg yolk of hens vaccinated with quadrivalent influenza vaccines. Three Hy-line Brown layers were vaccinated with quadrivalent influenza type A and B inactivated vaccines. Vaccination was carried out three times at a dose of 0.25 ml/chicken via the intramuscular route. The first vaccination was carried out at 24 weeks of age, then boosters were performed at 28 and 32 weeks of age. Serum and egg yolk were collected every week for 20 weeks since the first vaccination. Influenza A H3N2 and H1N1 antibody titers were determined using hemagglutination-inhibition (HI) test and agar-gel-precipitation (AGP) test. Influenza-A H3N2 and H1N1 specific antibodies were detected in both serum and egg yolk from the first to twenty weeks after the initial vaccination. Highest HI geometric mean titer (GMT) of H1N1 antibody reached 26.67 HIU at nine weeks post first vaccination (p.f.v), while H3N2 antibody reached 26 HIU at six weeks p.f.v. Our result showed that influenza antibodies can be produced in layers using quadrivalent vaccines and layer chickens are able to produce equivalent antibody levels for each influenza subtype.
Keyword: antibody, egg yolk, influenza, layer chickens, serum