Judul: Reliability of Mean-Shift Segmentation Algorithm in Classifying Tree Crown Closure using Geoeye and Worldview Images
Abstrak: Makalah ini membandingkan algoritma segmentasi Mean-shift untuk segmentasi penutupan tajuk pohon menggunakan citra yang berbeda. Citra yang diterapkan meliputi saluran tunggal asli, dan citra sintetis yang berasal dari GeoEye dan WorldView. Penelitian dilakukan di dua lokasi penelitian, yaitu lokasi A di Kabupaten Nunukan, Provinsi Kalimantan Utara dan lokasi B di Kabupaten Murung Raya, Provinsi Kalimantan Tengah. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk menemukan nilai parameter yang paling akurat dalam segmentasi penutupan tajuk pohon (C%) untuk setiap citra di setiap lokasi. Tujuan tambahan adalah untuk membandingkan keunggulan algoritma segmentasi mean-shift dan interpretasi visual dalam menurunkan C% untuk estimasi sediaan tegakan. Penelitian ini menemukan bahwa kombinasi parameter terbaik untuk lokasi A adalah K-19 pada PCA-1 dengan nilai hs 11, hr 39, dan m 63, dengan OA 95,52% dan KA 87,16%. Untuk lokasi B, nilai parameter terbaik adalah hs 10, hr 18, dan m 35, dengan OA 92,45% dan KA 77,31%. Ditemukan juga bahwa citra terbaik untuk segmentasi adalah citra sintetis dari komponen utama pertama baik yang berasal dari GeoEye di lokasi A atau WorldView di lokasi B. Dari parameter segmentasi, parameter yang paling berpengaruh adalah ukuran wilayah minimum (m). Selanjutnya terlihat bahwa ada kemiripan nilai antara hasil validasi menggunakan nilai C% hasil interpretasi visual (Geoeye-visual) dan C% hasil segmentasi (GeoEye-PCA) pada lokasi 1. Catatan, pada segmentasi yang paling direkomendasikan pada penelitian ini adalah menggunakan citra sintetis GeoEye-PCA. Nilai SA, SR, RMSE dan e hasil visual dan hasil segmentasi sangat dekat. Pada GeoEye-vsual diperoleh SA, SR, RMSE dan e sebesar 8.04%, 26.46%, 27.69% dan 23.01%; sedangkan dengan Geoye-PCA diperoleh 11.83%, 26.95%, 26.12% & 21.55%. Jika dilihat dari rataan simpangannya, GeoEye-visual mendapatkan nilai 21.3% sedangkan GeoEye-PCA segmentasi mendapatkan 21.5%. Ada konsistensi hasil validasi yang baik antara pendugaan C dengan interpretasi visual dan C hasil segmentasi. Validasi untuk studi B juga menemukan hasil dengan pola yang sama, dimana ada kemiripan hasil validasi antara menggunakan nilai C% yang diturunkan dari WorldView-visual dan WorldView-PCA segmentasi. Validasi menggunakan Worldview-visual mendapatan nilai SA, SR, RMSE dan e sebesar 1.42%, 31.49%, 35.38% dan 28.89% yang mirip dengan nilai WorldView-PCA segmetasi dengan urutan nilai 1.13%, 27.61%, 34.5% dan 28.03%. Terlihat bahwa masing-masing nilai dari setiap ukuran validasi SA, SR, RMSE dan e saling berdekatan. Dari nilai rataan simpangannya juga diperoleh nilai yang relatif sama yaitu 24.3% pada WorldView-visual dan 22.8% pada WorldView-PCA. Pada lokasi 2 ini juga ditemukan adanya kosistensi antara hasil validasi pendugaan antara yang menggunakan C dengan hasil interpretasi visual dan C hasil segmentasi., This paper compares the Mean-shift segmentation algorithm for segmenting tree crown closure using different images. The images applied include original single band, composite band, and synthetic images derived from GeoEye and WorldView. The study was performed in two study sites, namely Site A in Nunukan Regency, North Kalimantan Province and Site B in Murung Raya Regency, Central Kalimantan Province. This main study objective is to find the most accurate parameter values in segmenting tree crown closure (C%) for each image within each site. The additional objective was to compare the reliability of the mean-shift segmentation algorithm and visual interpretation in deriving C% for standing stock estimation. The
Keyword: Mean-shit, Segmentasi, Kerapatan Tajuk, Sediaan Tegakan, Parameter

Judul: Segmentasi Penutupan Tajuk Hutan Lahan Kering menggunakan Citra Resolusi Sangat Tinggi di Kalimantan Tengah
Abstrak: Penelitian ini mengkaji teknik segmentasi teknik klasifikasi berbasis objek (OBIA) dalam mendeteksi penutupan tajuk hutan pada hutan lahan kering. Algoritma yang digunakan adalah mean shift dengan tiga parameter yaitu: (1) range radius (Hr), (2) spatial radius (Hs) dan (3) minimum region size (M). Algoritma mean shift digunakan untuk memisahkan antara tajuk dan gap. Uji akurasi yang digunakan untuk menguji hasil segmentasi adalah overall accuracy (OA) dan Kappa accuracy (KA). Hasil penelitian menunjukkan, K-10 dengan kombinasi range radius 19, spatial radius 18 dan minimum region size 15 memperoleh hasil akurasi tertinggi yaitu OA dan KA sebesar 90,8 % dan 65,7 %. Parameter yang paling signifikan pada segmentasi ini adalah minimum region size
Keyword: crown closure, dryland forest, mean shift algorithm, segmentation

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: