Judul: Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal Menggunakan Logika Fuzzy dan Maximum Likelihood Pada Citra Multispektral
Abstrak: Sebagian besar pendekatan klasifikasi didasarkan pada informasi per piksel, di mana setiap piksel diklasifikasikan menjadi satu kategori. Karena heterogenitas dan keterbatasan dalam resolusi spasial citra penginderaan jarak jauh, piksel campuran umum terjadi pada data resolusi spasial medium dan kasar. Adanya piksel campuran telah dikenali sebagai masalah utama, yang mempengaruhi penggunaan data penginderaan jarak jauh secara efektif dalam klasifikasi per piksel. Logika fuzzy memiliki aplikasi di berbagai bidang, namun memiliki arti khusus untuk penginderaan jarak jauh. Logika fuzzy memungkinkan keanggotaan parsial, properti yang sangat penting di bidang penginderaan jarak jauh, karena keanggotaan parsial diterjemahkan secara dekat dengan masalah piksel campuran (Murmu et al. 2015). Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan algoritma klasifikasi logika fuzzy untuk memetakan Habitat dasar Perairan dangkal pada Citra Satelit SPOT 7 dan Sentinel – 2A dan menguji tingkat akurasinya dan membandingkan algoritma klasifikasi logika fuzzy dengan maximum likelihood. Berdasarkan hasil penelitian, tingkat akurasi tematik habitat perairan dangkal dengan metode depth invariant index (DII) terhadap empat kelas habitat perairan dangkal meliputi; karang, pasir, lamun, dan rubble. Diperoleh overall accuracy untuk algoritma klasifikasi logika fuzzy adalah 83.8 % pada citra satelit Sentinel – 2A dan pada citra satelit SPOT 7 adalah 87.2 %. Dibandingkan dengan algoritma klasifikasi maximum likelihood pada Sentinel 2A yang diperoleh overall accuracy adalah 76.1 % dan pada SPOT 7 adalah 80.7 %. Sedangkan tanpa menggunakan metode DII, overall accuracy dari algoritma klasifikasi logika fuzzy pada Sentinel – 2A adalah 81 % dan pada SPOT 7 adalah 83.3 % dibandingkan dengan algoritma klasifikasi maximum likelihood pada Sentinel – 2A diperoleh overall accuracy adalah 72. 5 % dan pada SPOT 7 adalah 77.3 %. Tingkat akurasi tematik habitat perairan dangkal dengan metode DII terhadap emam kelas habitat perairan dangkal meliputi; karang, pasir, lamun, dan rubble, pasir campur karang dan pasir campur lamun. Diperoleh overall accuracy untuk algoritma klasifikasi logika fuzzy adalah 72.3 % pada citra satelit Sentinel – 2A dan pada citra satelit SPOT 7 adalah 76.4 %. Dibandingkan dengan algoritma klasifikasi maximum likelihood pada Sentinel 2A yang diperoleh overall accuracy adalah 63.1 % dan pada SPOT 7 adalah 70.5 %. Sedangkan tanpa menggunakan metode DII, overall accuracy dari algoritma klasifikasi logika fuzzy pada Sentinel – 2A adalah 70.9 % dan pada SPOT 7 adalah 73.2 % dibandingkan dengan algoritma klasifikasi maximum likelihood pada Sentinel – 2A diperoleh overall accuracy adalah 58.3 % dan pada SPOT 7 adalah 68.9 %.
Keyword: habitat bentik, klasifikasi, logika fuzzy, Sentinel 2A, SPOT 7

Judul: Benthic Habitat Classification Using Maximum Likelihood, Fuzzy Logic, and Neural Networks Algorithm on Landsat 8 and Sentinel-2A Imagery
Abstrak: Teknologi pengindraan jauh dengan wahana satelit dan dengan berbagai resolusi sensor semakin berkembang baik spektral, spasial maupun dalam resolusi radiometrik dan temporalnya. Disisi lain, teknologi ini memiliki keterbatasan khususnya dalam pemrosesan dan analisis data. Klasifikasi data pengindraan jauh sebelumnya banyak menggunakan algoritma maximum likelihood, dan belakangan ini menggunakan algoritma logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menguji akurasi algoritma klasifikasi maximum likelihood, logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan pada citra Landsat 8 dan Sentinel 2A untuk klasifikasi habitat dasar perairan dangkal. Lokasi penelitian di Pulau Keffing, Seram Timur, Maluku. Pengamatan habitat bentik secara in situ dilakukan dengan menggunakan transek kuadran (1x1 meter), kamera bawah air, sabak dan roll meter. Jumlah titik pengamatan lapangan sebanyak 380 titik, yang terdiri dari 190 titik untuk input dalam klasifikasi dan 190 titik input dalam uji akurasi. Pengolahan citra dilakukan dengan koreksi geometrik, atmosferik dan koreksi kolom air. Koreksi kolom air dengan metode depth invariant index (DII). Asnalisis data citra dengan menerapkan algoritma maximum likelihood, logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Uji akurasi menggunakan confusion matrix dengan menghitung overall accuracy, producer accuracy dan user accuracy. Berdasarkan hasil klasifikasi diperoleh enam kelas habitat dasar perairan dangkal yaitu karang, lamun, lamun campur pasir, pasir, rubble dan rubble campur karang. Hasil klasifikasi algoritma jaringan syaraf tiruan (JST) dengan menerapkan koreksi kolom air (DII) pada citra sentinel 2A diperoleh nilai overall accuracy yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma maximum likelihood dan logika fuzzy yaitu sebesar 82,63%. Akurasi terendah yaitu 65,79% diperoleh dengan menggunakan algoritma Maximum Likelihood (MLH) pada citra Landsat 8 tanpa koreksi kolom air DII. Perbedaan resolusi spasial kedua citra satelit yang digunakan juga mempengaruhi hasil akurasi, di mana citra sentinel 2A memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan citra Landsat 8. Nilai akurasi klasifikasi dengan penerapan koreksi kolom air menggunakan DII juga memperlihatkan adanya peningkatan akurasi terhadap ketiga algoritma tersebut. Penelitian ini menunjukan bahwa citra Landsat 8 dan Sentinel 2A dapat digunakan untuk mengidentifikasi habitat dasar perairan dangkal pulau Keffing dengan baik menggunakan ketiga algoritma tersebut., Remote sensing technologies using satellite platforms with different sensor resolutions (spectral, spatial, radiometric and temporal resolutions) are increasingly developed. However, the technologies still has limitations, especially in term of image processing and analysis. The classification of remote sensing data is generally performed using the maximum likelihood algorithm, and recently fuzzy logic algorithms and artificial neural networks. This study aimed to apply the maximum likelihood classification algorithm, fuzzy logic, and artificial neural networks on Landsat 8 and Sentinel 2A images for benthic habitat classification. The research location was on Keffing Island, East Seram, Maluku. In situ observations of benthic habitats were carried out using quadrant transects (1x1 meter), underwater camera, slate and roll meter. The number of field observation points is 380 points, consisting of 190 points for input in the classification and 190 input points in the accuracy test. Image processing is carried out with geometric, atmospheric and water column corrections. Correction of the water column using depth invariant index (DII) method. Image data analysis by applying maximum likelihood algorithm, fuzzy logic and artificial neural network. The accuracy
Keyword: Habitat bentik, JST, Logika Fuzzy, MLH, Pulau Keffing

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: