Judul: Pendekatan Sederhana dan Lugas dalam Pemetaan Sawah Menggunakan Data SAR Multitemporal Sentinel-1
Abstrak: Sentinel-1 sensor capable to provide temporally dense and open access data is a candidate platform for rice monitoring. The objective of this study was to exploit Sentinel-1 C-band Synthetic Aperture Radar (SAR) multitemporal imagery to detect and to map rice cropping areas of Cianjur, Indonesia, through (1) learning backscattering behavior over rice fields; and (2) generating rice area maps via several thresholding combinations. Layer manipulation (r.series aggregate operation) and RGB false-color composite images were constructed to better visualize the separability of rice areas among other types of land utilization. The result shows an averaged accuracy of about 82% with the highest accuracy of 85.6% using maximum and minimum backscatter coefficient thresholds on VH polarization. It is, therefore, concluded that a simple, straightforward approach could be beneficial for a specific task while minimizing the computational burden for further broad-scale implementation.
Keyword: Multitemporal SAR data, RGB composite, rice map, Sentinel-1, threshold

Judul: Sentinel-2 Image for Paddy Field Mapping using Object-Based Classification
Abstrak: Kabupaten Tangerang merupakan salah satu kawasan sasaran dalam program LP2B dengan pertimbangan memiliki kawasan sawah yang luas dengan potensi panen yang tinggi dalam menunjang produksi padi skala nasional. Namun demikian, produksi padi di Kabupaten Tangerang terancam menurun setiap tahun akibat alih fungsi lahan pertanian menjadi lahan non pertanian dengan rata-rata penyusutan lahan sawah sebesar 2,4% per tahun. Dengan demikian, pemetaan tutupan lahan secara berkala perlu dilakukan dengan efektif dan efisien. Pemanfaatan penginderaan jauh menggunakan citra Sentinel 2A dengan metode klasifikasi berbasis objek merupakan alternatif metode pemetaan tersebut. Pada penelitian ini, kombinasi data berupa band, indeks (NDVI, NDWI, NDBI), dan transformasi tasseled cap transformation (TCT) menjadi data masukan dalam proses segmentasi. Metode klasifikasi terbimbing yang digunakan setelah proses tersebut melibatkan maximum likelihood (MLC) dan spectral angle mapper (SAM). Algoritma berbasis peluang yaitu MLC menghasilkan akurasi keseluruhan tertinggi pada data-8 (TCT) sebesar 81% dan data-5 (komposit band 11, 8 dan 2) sebesar 78% sedangkan algoritma berbasis spektral (SAM) menghasilkan akurasi keseluruhan tertinggi pada data-7 (kombinasi NDVI, NDBI, dan NDWI dan band panjang gelombang tampak) sebesar 76% dan data-3 (komposit band 11, 4, dan 3) sebesar 71%. Dengan demikian, penggunaan metode berbasis peluang cenderung memiliki kemampuan klasifikasi lebih baik dibandingkan metode berbasis spektra. Kualitas segmentasi pada klasifikasi tutupan lahan sawah berbasis objek dipengaruhi oleh kesesuaian data masukan dan jenis klasifikasi terhadap objek sawah., Tangerang Regency is one of the target areas in the LP2B program considering its large rice areas with high potential harvesting, leading to a support of nation-wide paddy production. Rice production in Tangerang Regency, however, tends to decline annually due to the conversion of agricultural to non-agricultural lands with an average of 2.4% per year. Thus, land cover data, on a regular basis, needs to be developed. Coupling Sentinel 2A imagery with object-based classification approach is an alternative to pixel-wise mapping. In this study, the combination of data in the form of bands, indices (NDVI, NDWI, NDBI), and tasseled cap transformation (TCT) served as data inputs during segmentation process. Supervised classification involved statistical-based maximum likelihood (MLC) and spectral angle mapper (SAM). The MLC produced the highest overall accuracy over data-8 (TCT) of 81% and data-5 (composite bands 11, 8 and 2) of 78% while SAM yielded the highest overall accuracy using data-7 (combination of NDVI, NDBI, and NDWI and visible wavelength bands) by 76% and data-3 (composite bands 11, 4, and 3) by 71%. Thus, the use of probability-based methods appeared to deliver a better classification than spectra-based method. Quality of segmentation in the classification of paddy fields was influenced by data input and classification approach.
Keyword: Paddy field, segmentation, maximum likelihood, spectral angle mapper

Judul: Koksidiosis Pada Usus Halus Kelinci Yang Disebabkan Oleh Eimeria magna
Abstrak: Penyakit yang disebabkan oleh infeksi protozoa dari genus Eimeria pada usus halus kelinci, disebut kok- sidiosis usus (Intestinal Coccidiosis). Salah satu jenis coccidia penyebabnya adalah E. magna. E. magna ini adalah parasit intraseluler, yang menyerang usus halus kelinci terutama bagian jejunum dan ileum. Dalam siklus hidupnya E. magna mengalami tiga tahap perkembangan, yaitu: 1. Skizogoni. Pada tahap ini terjadi pembentukan skizon, ukurannya berkisar antara 10-20 น. 2. Gametogoni. Pada tahap ini terjadi perkembangan seksual, terjadi lima hari setelah infeksi. 3. Sporogoni. Pada tahap ini terjadi pembentukan spora, bentuk ini dapat menginfeksi kelinci lainnya. Ookista yang bersporulasi dapat menginfeksi kelinci dalam suatu peternakan. Ookista ini berbentuk oval kadang kadang elips, panjangnya 28-42 u dan lebarnya 20-26 u. Apabila kelinci terinfeksi oleh ookista ini, dapat menurunkan berat badan terus menerus dan akhirnya menimbulkan kematian. Kelinci yang berumur muda lebih sering terserang penyakit ini dari pada kelinci dewasa, sehingga sering menyebabkan kerugian pada peternak. Gejala klinis yang terlihat tergantung dari banyaknya jumlah ookista yang termakan oleh kelinci. Kelinci muda sering terinfeksi oleh sejumlah besar ookista yang dapat menyebabkan kematian mendadak tanpa memperlihatkan gejala klinis terlebih dahulu. Pada infeksi akut terlihat gejala-gejala penurunan berat badan, dehidrasi, banyak minum, diare yang hebat dan sering menimbulkan kematian. ...
Keyword: