Judul: Estimasi Tingkat Keparahan Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 di Kabupaten Pulang Pisau Provinsi Kalimantan Tengah.
Abstrak: Provinsi Kalimantan Tengah merupakan salah satu dari enam provinsi rawan kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Alternatif yang dapat digunakan untuk penentuan daerah terbakar serta tingkat keparahannya yaitu dengan memanfaatkan penginderaan jauh (remote sensing) yang berbasis citra satelit. Salah satu citra satelit yang dapat digunakan adalah Landsat 8. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan menggunakan citra Landsat 8 dengan model identifikasi yang berbasis pada perubahan nilai reflektansi yaitu indeks kebakaran Normalized Burn Ratio (NBR) di Kabupaten Pulang Pisau Provinsi Kalimantan Tengah tahun 2015. Hasil estimasi tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan menggunakan citra Landsat 8 menunjukkan bahwa tingkat keparahan tinggi memiliki luasan 63 175 ha (70.18 %) diikuti dengan tingkat keparahan sedang yaitu 13 775 ha (15.30%) dan tingkat keparahan rendah yaitu 13 069 ha (14.52 %) dari total luas area terbakar. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Pulang Pisau pada tahun 2015 didominasi oleh tingkat keparahan tinggi.
Keyword: citra Landsat 8, NBR, tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan

Judul: Klasifikasi Tingkat Kerawanan Kebakaran Hutan dan Lahan menggunakan Algoritme Naïve Bayes di Pulang Pisau, Kalimantan Tengah
Abstrak: Kebakaran hutan atau lahan di Indonesia umumnya disebabkan oleh kegiatan manusia, baik disengaja atau akibat kelalaian, sedangkan sisanya adalah karena faktor alam. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi berdasarkan faktor spasial dan faktor sosial ekonomi untuk mengetahui tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Pulang Pisau, Provinsi Kalimantan Tengah. Pemodelan klasifikasi ini menggunakan algoritme Naïve Bayes dengan dataset titik panas periode 2013 sampai 2015 dan data potensi desa tahun 2014. Penelitian ini menggunakan 9 faktor yang dapat mempengaruhi kebakaran hutan dan lahan, yaitu jenis tutupan lahan, jarak terhadap sungai, jarak terhadap jalan, jarak terhadap pusat desa, tipe gambut, kedalaman gambut, mata pencaharian, jumlah sekolah, dan penggunaan lahan. Penelitian ini membagi faktor kelas menjadi 5 kelas dan menghasilkan akurasi rata-rata untuk data uji sebesar 71.02%. Beberapa faktor spasial pada pemodelan Naïve Bayes menunjukkan bahwa semakin jauhnya jarak sungai maka tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan cenderung sangat tinggi sekali. Semakin jauhnya jarak jalan maka tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan cenderung rendah sedangkan untuk jarak pusat desa yang jauh maka semakin rendah tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan.
Keyword: kebakaran hutan, klasifikasi, naïve bayes, tingkat kerawanan, titik panas

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: