Judul: Pemetaan Kawasan Mangrove Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2B dengan Klasifikasi Berbasis Objek di Gili Sulat, Lombok Timur
Abstrak: Mangrove merupakan salah satu ekosistem yang memiliki peran penting di kawasan pesisir. Mangrove merupakan penyusun utama Gili Sulat, Lombok Timur. Penelitian tentang pemetaan mangrove di kawasan ini masih sangat sedikit sehingga penelitian ini penting untuk dilakukan guna memberikan informasi terbaru terkait Gili Sulat. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kemampuan citra Sentinel-2B dalam pemetaan kawasan mangrove menggunakan klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan decision tree yang diterapkan pada klasifikasi berbasis objek. Selanjutnya penelitian ini akan mencoba mengestimasi luasan mangrove di lokasi kajian serta menganalisis hubungan antara tutupan kanopi dan nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dari citra satelit Sentinel-2B. Lokasi penelitian dilaksanakan di Pulau Sulat atau lebih dikenal dengan Gili Sulat, Lombok Timur. Kawasan ini termasuk dalam Kawasan Konservasi Laut Daerah (KKLD) Gili Sulat dan Gili Lawang. Survei lapangan dilakukan sebanyak 1 minggu pada bulan Oktober 2017. Bahan yang digunakan adalah citra satelit Sentinel-2B yang telah diakuisisi pada tanggal 25 Oktober 2017. Pengambilan data lapangan dilakukan dengan metode stratified random sampling dengan jumlah data yang diperoleh sebanyak 147 titik. Metode yang digunakan adalah metode transek kuadrat yang berukuran 10x10 m. Metode ini dikombinasikan dengan metode hemispherichal photography. Pendekatan berbasis objek (OBIA) diterapkan pada penelitian ini. Segmentasi menjadi salah satu bagian penting dari OBIA karena akan berdampak pada hasil akhir nilai akurasi. Optimasi segmentasi dilakukan dengan metode trial and error dengan melakukan uji coba pada parameter skala. Beberapa percobaan dengan nilai 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180 dan 200 menghasilkan nilai 60 sebagai nilai dengan akurasi tertinggi pada SVM. Sedangkan decision tree menghasilkan akurasi tertinggi pada skala 100. Namun secara keseluruhan berdasarkan pengujian terhadap nilai skala, SVM memberikan nilai akurasi lebih baik dibandingkan dengan decisionTree. Hasil klasifikasi berbasis objek menggunakan SVM, diperoleh nilai overall accuracy sebesar 96,04% (kappa=0,89) sedangkan klasifikasi decision tree diperoleh nilai overall accuracy sebesar 91,09% (kappa=0,77). Kelas mangrove menghasilkan nilai user’s accuracy sebesar 100 %, sedangkan decision tree sebesar 98,64%. Selanjutnya, nilai producer’s accuracy dari kelas mangrove adalah 96,25% dan 91,25 % secara berurutan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma klasifikasi SVM dapat menjadi pilihan yang menjanjikan untuk pemetaan mangrove. Berdasarkan hasil pengukuran, luasan mangrove di Gili Sulat dengan klasifikasi SVM adalah 654,42 Ha sedangkan dengan Decisision Tree sebesar 625 Ha. Hubungan antara tutupan kanopi dan nilai NDVI tinggi (r=0,86) dan koefien determinasi sebesar r2=0,75 yang berarti tutupan kanopi mangrove berpengaruh terhadap nilai NDVI sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lainnya.
Keyword: Decision Tree, Klasifikasi, Mangrove, OBIA, penginderaan jauh, SVM

Judul: Klasifikasi Mangrove Berbasis Objek dan Piksel Menggunakan Citra Satelit Multisensor di Sungai Liong, Bengkalis, Provinsi Riau
Abstrak: Mangrove merupakan salah satu sumberdaya pesisir yang memiliki fungsi sebagai sistem ekologis dan sumber ekonomi. Upaya perlindungan dan pengelolaan ekosistem mangrove perlu menjadi perhatian serius dari berbagai pihak. Data pengindraan jauh telah terbukti secara luas dalam memantau dan memetakan ekosistem mangrove yang terancam. Penelitian ini dilaksanakan di kawasan mangrove Sungai Liong, Pulau Bengkalis, Provinsi Riau. Pengamatan lapang dilaksakan pada bulan Januari- Februari 2018 menggunakan pesawat tanpa awak (unmanned aerial vehicle/UAV). Bahan yang digunakan pada penelitian ini yaitu: citra Sentinel-2B, seri Landsat dan data transek tahun 2013. Adapun langkah-langkah dalam penelitian ini, yaitu: (i) persiapan data, (ii) pra pengolahan data pengindraan jauh, (iii) rancangan pengambilan data lapangan, (iv) survei lapangan, (v) skema klasifikasi untuk pemetaan mangrove, (vi) pemetaan mangrove (vii) uji akurasi (viii) deteksi perubahan tutupan mangrove. Skema klasifikasi penutup lahan pada penelitian dibangun oleh 9 kelas, yaitu : badan air (BA), daerah pertanian (DN), kebun karet (KT), kebun kelapa (KA), lahan terbangun (LN), mangrove (ME), semak belukar (SB), kebun kelapa sawit (KS) dan vegetasi transisi (VI). Penggunaan UAV sebagai alat untuk pengamatan tutupan lahan sangat efektif digunakan karena mampu menempuh wilayah yang sulit untuk di jangkau dan memepercepat kerja di lapangan. Sruktur komunitas mangrove sungai Liong dibangun oleh 27 spesies tumbuhan mangrove yang terdiri dari 13 spesies mangrove sejati dan 14 spesies ikutan. Rhizophora apiculata, Lumnitzera racemosa, dan Xylocarpus granatum merupakan komunitas dominan dan selalu dijumpai di lokasi studi dibandingkan dengan jenis-jenis lainnya. Berdasarkan analisis AHC, komunitas mangrove hanya mampu membentuk 2 kelas, yaitu kelas komunitas 1 dan kelas komunitas 2. Hasil akurasi keseluruhan (OA) yang diperoleh untuk klasifikasi penutup lahan berbasis objek dan piksel berturut-turut, yaitu 78,7% dan 66,9% Sedangkan akurasi keseluruhan (OA) untuk komunitas mangrove dengan teknik klasifikasi berbasis objek dan piksel berturut-turut yaitu 76,6% dan 75,0%. Sekitar 12% peningkatan akurasi keseluruhan (OA) untuk penutup lahan dengan tingkat signifikan 2,84 dan sekitar 1,6% untuk komunitas mangrove dengan metode klasifikasi berbasis objek. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode OBIA dapat menjadi pilihan yang menjanjikan untuk pemetaan mangrove. Berdasarkan deteksi perubahan penutup lahan mangrove, kawasan mangrove Sungai Liong mengalami penurunan dari tahun ke tahun. Penurunan tersebut disebabkan oleh faktor antropogenik dan faktor alam. Sekitar 4,2% penurunan mangrove dari tahun 1990 ke tahun 2017. Ekploitasi mangrove terbesar tejadi pada tahun 2007 dengan laju penurunan sebesar 31,5%.
Keyword: klasifikasi berbasis objek dan piksel, mangrove, Sentinel-2B, Sungai Liong, UAV

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: