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: Definisi zat besi ( Fe ) pada anak babi
Abstrak: Dalam bidang sub sektor peternakan, ternak babi mempunyai prospek yang cukup baik untuk dikembangkan dalam rangka meningkatkan eksport non migas. Namun anak-anak babi yang sedang menyusu sering mengalami defisiensi zat besi (Fe). Bila masalah ini tidak segera ditanggulangi, peternak akan mengalami kerugian. Zat besi dapat diperoleh dari makanan yang berasal dari hewan (tepung tulang, tepung ikan, tepung daging, "skimmed milk"); tumbuh-tumbuhan (leguminosae, rumput-rumputan, biji-bijian) dan mineral alam (Girindra, 1979). Dalam tubuh hewan, zat besi berperanan sebagai pembawa 02 ke seluruh jaringan, juga sebagai pembawa oksigen pernafasan di dalam sel urat daging (Underwood, 1981). Dalam duodenum dan yeyenum bagian atas, besi dalam bentuk ferro akan diserap. Penyerapan ini akan diatur berdasarkan teori "mucosal block" dari Granick. Kemudian dalam plasma darah, besi akan berikatan dengan B₁ globulin dan membentuk transferrin, yang akan segera dibawa ke seluruh jaringan. Kelebihan besi akan diikat oleh apoferritin dan membentuk ferritin yang ditimbun sebagai besi cadangan, terutama di hati. Bila kapasitas besi yang dapat disimpan sebagai ferritin telah jenuh, maka besi akan ditimbun sebagai hemosiderin. Zat besi dalam jumlah yang sedikit akan diekskresikan melalui pengelupas- an epitil, tinja, air kemih, cairan empedu, keringat. ...
Keyword: