Judul: Quantification of Seabed Geoacoustic Using Hydroacoustic Technology  and Machine Learning.
Abstrak: Dasar laut yang tersusun dari material substrat yang berbeda memiliki karakteristik fisik yang berbeda-beda pula. Karakteristik geomorfologi dasar laut tidak hanya terbatas pada tipe sedimen, namun masing-masing tipe sedimen tersebut juga memiliki karakteristik geoakustik yang berbeda-beda pula, sehingga penelitian tentang kuantifikasi geoakustik menjadi penting dan sesuatu yang perlu didalami dengan pengukuran dan identifikasi tipe substrat dasar laut melalui teknologi hidroakustik dan machine learning. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pengukuran kedalaman laut berdasarkan standar International Hydrography Organization (IHO); kuantifikasi nilai acoustic backscatter dasar laut; komputasi geoakustik dasar laut menggunakan metode machine learning; dan pemetaan spasial substrat dasar laut. Penelitian ini dilakukan di dua lokasi yang berbeda dengan instrumen akustik yang berbeda, yaitu di perairan Pulau Lancang Kepulauan Seribu menggunakan Single Beam Echosounder (SBES) dan di perairan Gunung Anak Krakatau menggunakan Multi Beam Echosunder (MBES). Pengolahan dan analisis data menggunakan motode akustik dan machine learning. Kualitas batimetri hasil pengukuran akustik SBES di peraiaran Pulau Lancang Kepulauan Seribu cukup baik dengan nilai kesalahan pengukuran maksimal sebesar 0,421 meter dengan batas toleransi kesalahan minimum sebesar ± 0,541 meter. Nilai backscatter yang teridentifikasi berada pada selang -28,03 dB sampai dengan -20,02 dB yang terbagi dalam 9 kelas tipe sedimen. Koreksi kualitas data batimetri hasil pengukuran akustik MBES di perairan Gunung Anak Krakatau Selat Sunda baik pada area orde 1b maupun orde 2 menunjukkan bahwa kedua area titik koreksi tersebut hasilnya sangat baik karena nilai kesalahan pengukuran kedalaman pada area kedua orde tersebut maksimal masing-masing sebesar 0,51 meter dan 0,58 meter dengan nilai batas toleransi minimum sebesar ± 0,75 meter dan ± 2,59 meter. Nilai backscatter yang teridentifikasi berada pada selang -59,81 dB sampai dengan -34,86 dB yang terbagi dalam 4 kelas tipe sedimen. Tingkat akurasi komputasi k-NN dan RF yang digunakan memiliki akurasi yang sangat baik yaitu 98,21 % dan 96,43 % dan NB memiliki akurasi yang lebih rendah yaitu 58,93 % pada data akustik SBES. Tingkat akurasi teknik komputasi dari data akustik MBES melalui model k-NN RF, dan NB masing-masing sebesar 95,57 %, 99,37 % dan 53,37 %. Penggunaan teknologi hidroakustik SBES dan MBES memberikan hasil yang lebih akurat dalam pengukuran batimetri dan kuantifikasi geoakustik dasar laut. Instrumen SBES yang memiliki konfigurasi data yang lebih sederhana memberikan hasil yang sama baik dalam perolehan data kuantifikasi hamburbalik akustik dasar laut dengan instrumen MBES yang memiliki konfigurasi data yang lebih kompleks melalui pendekatan perubahan sudut datang yang berbeda pada saat akuisisi data. Proses komputasi yang lebih cepat, efektif dan efisien dengan tingkat akurasi yang tinggi membuat model k-Nearest Neighbour dan Random Forest menjadi suatu alternatif terbaik untuk digunakan sebagai model komputasi geoakustik substrat dasar laut., The seabed composed of different substrate materials has different physical characteristics. The geomorphological characteristics of the seabed are not only limited to sediment types, but each type of sediment also has different geoacoustic characteristics. That is why research on geoacoustic quantification is improtan to be explored using hydroacoustic technology and machine learning. The purpose of this study was to measure the depth based on International Hydrography Organization (IHO); quantification acoustic backscatter of the seabed; seafloor geoacoustic computation using machine learning methods; and
Keyword: backscatter, geoacoustic, hydroacoustic, machine learning, seabed, seabed

Judul: Pengukuran dan analisis nilai hambur balik akustik untuk klasifikasi dasar perairan dan hubungannya dengan makrozoobentos di Delta Mahakam
Abstrak: Riverbed substrate is a one of potential abiotic resources. It is useful as habitat, foraging area, and spawning area for most aquatic organisms (Susanto 2000). Riverbed has a very complex substrate composition from small sized substrate into rocky substrate. Over exploitation makes the quality and composition of bottom waters changed. Research on aquatic habitats are usually based on a sampling basis using a corer or a van veen grabber (Romimohtarto and Juwana 2009). But it is not time efficient, covering only narrow area and can be applied only in limited location. One of method that can help to overcome this deficiency is using hydroacoustic technology. Hydroacoustic technology is a technology which used to detect underwater objects by using sound propagation. Acoustic classification system of bottom substrate can predict the substrate type and its geotechnical properties. Hydroacoustic also has been widely used in various applications including marine geology, civil engineering, military science, and fisheries (Lambert et al. 2002; Richardson et al. 2002). This technology is able to provide information regarding the relief of the bottom, fish density, direction and movement of fish, as well as the type of bottom substrate in a relatively rapid and extensive reach. Sea bottom has characteristic in reflecting and scattering sound waves as well as the waters of the sea surface. The resulting effect is more complex due to the nature of the sea floor that is composed of diverse elements ranging from hard rock to soft clay and layers that have different compositions (Urick 1983). Some initial researches on aquatic habitats in Indonesia have been conducted by Manik et al. (2006) using the measurement of surface backscattering strength (SS) of Quantitative Echo Sounder (QES) and the SS value for identification of fish habitat, Pujiyati (2008) which using hydroacoustic method for relationship analysis between bottom substrate types with fish demersal community, Harahap (2010) in quantification of the value of bottom acoustic backscatter using multibeam echosounder, and Allo (2011) which applying the method of Manik et al. (2006) for the quantification and characterization of acoustic backscattering of bottom habitat in the Seribu island. This study was conducted in two phases. The first phase is collection of field data and the second is data processing and analyzing phase. Acoustic data collected were using hydroacoustics instrument SIMRAD EY60 120 kHz frequency and recorded by ER60 software. Sampling substrate was conducted at 9 stations acoustic data recording. Analysis of acoustic data include the value of SV E1, SV E2, and SS. Analysis of the substrate data include the percentage of the fraction (sand, silt, clay), and macrozoobenthos (density, diversity, dominance). Analysis of the relationship between acoustic values, the fraction of the substrate, and macrozoobenthos are using Principal Component Analysis (PCA). The results showed that the type of substrates that are found on sites are sand, muddy sand, sandy mud, and mud. Based on the value of SS for sand (- 12.97 dB), muddy sand (-13.96 dB), sandy mud (-17.14 dB and -15.64 dB), and mud (-30.87 dB to -19.25 dB). It shows also that sand has a high substrate roughness, hardness, and
Keyword: 

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: