Judul: Optimum training sample size assessment for land cover classification by maximum likelihood method
Abstrak: Klasifikasi dalam penginderaan jauh didefinisikan sebagai suatu metode untuk memberikan label pada piksel berdasarkan karakter spektral yang dimiliki oleh piksel tersebut. Klasifikasi terbimbing merupakan klasifikasi nilai piksel didasarkan pada contoh daerah yang diketahui jenis objek dan nilai spektralnya. Keragaman nilai spektral yang tinggi dan adanya tumpang tindih pada objek yang diamati menjadi permasalahan dalam klasifikasi penutup lahan. Pengambilan training sample yang tepat dan sesuai menjadi sulit dilakukan sehingga mengurangi hasil ketelitian klasifikasi. Kelas penutup lahan diklasifikasikan dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum. Kombinasi training sample terbaik adalah kombinasi 9 (111-160 piksel, 15 poligon) dengan rata-rata ketelitian klasifikasi secara keseluruhan (KH) sebesar 70.55% serta rata-rata nilai koefisien Kappa sebesar 0.6298. Training sample perlu dibuat sedemikian rupa sehingga memiliki total piksel besar yang didapatkan dari jumlah poligon besar dengan ukuran masing-masing poligon yang kecil., Classification in remote sensing is defined as a method for labeling the pixels based on spectral character possessed by the pixel. Supervised classification is a classification of the pixel values are based on sample areas of known object types and spectral values. High spectral value diversity and overlapping on the object observed are problem in land cover classification. Making proper and appropriate training sample becomes difficult to do. It reduces the accuracy of classification results. Land cover classes were classified by maximum likelihood method. The best combination is combination 9 (111-160 pixels, 15 polygons). Average of overall classification accuracy (KH) is 70.55% and the average of Kappa coefficient is 0.6298. Training samples need to be made such that it has a large total pixels obtained from a large number of polygons with a small size of each polygon. Keywords: maximum likelihood classification, remote sensing, training sample
Keyword: klasifikasi kemungkinan maksimum, penginderaan jauh, training sample

Judul: Klasifikasi kemungkinan maksimum Citra Landsat thematic mapper perkebunan Kelapa sawit
Abstrak: Klasifikasi merupakan suatu proses yang sangat penting dalam interpretasi data citra satelit. Salah satu metode klasifikasi adalah klasifikasi terbimbing (supervised classification) menggunakan Klasifikasi Kemungkinan Maksimum dengan fungsi diskriminan sebagai fungsi pengkelas. Analisis diskriminan digunakan karena mampu memisahkan sekelompok pengamatan dengan kelompok pengamatan lain menjadi dua atau lebih populasi asal, sedangkan nilai ambang digunakan untuk menghindari pemaksaan klasifikasi suatu pixel. Penelitian dilakukan di bidang Matra Darat Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN), Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur dari bulan Agustus sampai November 1997. Data citra yang digunakan adalah citra satelit Landsat Thematic Mapper daerah perkebunan Marihat, Pematang Siantar yang direkam pada tanggal 5 September 1996. Peta arcal tanaman kelapa sawit skala 1:20000 dan peta rupa bumi perkebunan Marihat skala 1:50000 digunakan sebagai acuan dalam klasifikasi. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahap yaitu pemilihan lokasi yang akan diklasifikasi, digitasi daerah perkebunan kelapa sawit, pemilihan kelas contoh, evaluasi pemilihan kelas contoh. klasifikasi dengan Klasifikasi Kemungkinan Maksimum, klasifikasi dengan nilai ambang 0.99 dan 0.95. penyaringan dengan saringan mayoritas jendela 3x3 dan saringan penggantian 9 pixel serta evaluasi hasil klasifikasi. Dari hasil pemilihan kelas contoh diperoleh 8 kelas yaitu sawit tua, sawit dewasa, sawit remaja, sawit muda, sawit belum menghasilkan, permukiman, lahan terbuka, dan air. Berdasarkan hasil klasifikasi diperoleh rata-rata keterpisahan antar kelas berdasar jarak Transformasi divergensi adalah 1897 dengan nilai keterpisahan terkecil adalah 626 yaitu antara sawit dewasa dan sawit remaja. Dari klasifikasi dengan nilai ambang diperoleh y untuk nilai ambang 0.99 adalah 16.810 dan untuk nilai ambang 0.95 adalah 12.590. Semakin besar nilai ambang maka persentase pixel tak terkelaskan akan berkurang, untuk nilai ambang 0.99 persentase pixel tak terkelaskan adalah 2.00% dan untuk nilai ambang 0.95 persentase pixel tak terkelaskan adalah 33.52%. Persentase pixel tak terkelaskan dari penyaringan citra hasil klasifikasi dengan nilai ambang 0.99 untuk saringan mayoritas adalah 3.364% dan untuk saringan penggantian adalah 2.089%. Sedangkan persentase pixel tak terkelaskan dari penyaringan citra hasil klasifikasi dengan nilai ambang 0.95 untuk saringan mayoritas adalah 36.039% dan untuk saringan penggantian adalah 34.800%. Klasifikasi dengan Klasifikasi Kemungkinan Maksimum mempunyai akurasi total 55.00% sedangkan klasifikasi dengan nilai ambang 0.99 mempunyai akurasi total 71.64% dan untuk nilai ambang 0.95 mempunyai akurasi total 80.39%.
Keyword: 

Judul: Penyakit transmissible gastroenteritas oleh virus corona pada babi
Abstrak: Trasnmissible Gastroenteritis pada babi oleh virus merupakan penyakit infeksius yang ditemukan pertama kali oleh Doyle dan Hutchings tahun 1946 di Indiana USA. Sehubungan dengan tingginya mortalitas akibat pe- nyakit TGE pada anak-anak babi serta kerugian yang beru- pa penurunan berat badan secara drastis pada babi yang dewasa, maka perlu kiranya penyakit ini diperhitungkan bagi suatu usaha peternakan. Walaupun di Indonesia be- lum dilaporkan kejadian penyakit tersebut, tetapi kita perlu waspada terhadap kemungkinan masuknya penyakit bersama dengan babi-babi import yang banyak dijumpai di- peternakan besar di Indonesia. ...
Keyword: