Judul: Comparative Analysis of CNN Architecture for PostForest Fire Area Classification Based on Vegetation Image
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Asia Tenggara, khususnya Indonesia, telah menjadi perhatian utama karena dampaknya secara sosial, ekonomi, dan lingkungan. Dengan luas lahan hutan Indonesia mencapai 95,561 juta hektar, negara ini rentan terhadap karhutla. Karhutla menyebabkan kerusakan lingkungan yang merugikan secara ekologi, ekonomi, sosial, dan politik. Untuk menilai kerusakan pasca kebakaran, metode tradisional memerlukan waktu dan biaya besar. Sebagai alternatif, Convolutional Neural Network (CNN) menjadi pilihan untuk memprediksi area pasca karhutla. Penelitian ini membandingkan tujuh arsitektur CNN, termasuk MobileNet V2, VGG-16, VGG-19, LeNet-5, AlexNet, ResNet-50, dan Inception V3, dalam mengklasifikasikan citra vegetasi. Hasilnya, tiga model terbaik adalah VGG-19, MobileNet V2, dan VGG-16 dengan akurasi lebih dari 90%. Untuk implementasi lebih lanjut, MobileNet V2 lebih cocok diterapkan ketika membutuhkan akurasi yang tinggi dengan ukuran model yang ringan. VGG-19 dapat diterapkan ketika membutuhkan akurasi yang tinggi tanpa mempertimbangkan ukuran model. Pertimbangan ini penting dalam memilih model yang sesuai untuk aplikasi praktis penilaian area pasca karhutla.
Keyword: comparative analysis, convolutional neural network, forest fire

Judul: Deteksi Kerusakan dan Revegetasi Pasca Kebakaran Hutan dan Lahan dengan Pendekatan Decision-Tree Machine Learning: Studi Kasus di Jambi
Abstrak: Informasi mengenai kondisi tutupan hutan dan lahan pasca kebakaran merupakan salah satu bagian penting dalam kegiatan pemantauan setelah terjadinya kebakaran hutan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan fitur, atribut, dan parameter dalam mendeteksi kerusakan dan revegetasi akibat kebakaran berbasis pada citra multiwaktu dengan citra sintetik menggunakan pendekatan Pohon Keputusan (Decision Tree) Pembelajar Mesin (Machine Learning). Penelitian ini menemukan bahwa parameter paling akurat adalah Gini Index pada K1 dengan kombinasi pemangkasan (pruning), tanpa pra-pangkas (pre-pruning), kedalaman pohon sebesar 60, pra-pangkas alternatif (pre-pruning alternative) sebesar 50, sampling split dengan stratified sampling, dan ukuran daun sebesar 41 atau K2 dengan kombinasi tanpa pemangkasan (without pruning), tanpa pra-pangkas (pre pruning), kedalaman pohon sebesar 80, pra-pangkas alternatif (pre-pruning alternative) sebesar 30, sampling split dengan automatic sampling, dan ukuran daun sebesar 100. Kajian ini memberikan overall akurasi (OA) sebesar 95,7% dan kappa accuracy (KA) sebesar 94,6%. Dari tujuh citra indeks yang diuji dengan pohon keputusan, ditemukan tiga indeks yang paling signifikan pada BNDVI (Blue Normalized Differenced Vegetation Index), NBBI (Normalized Built-up & Bare Land Index), dan NDWIG (Normalized Differenced Wetness Index, green-based)., Information on post-fire forest and land cover conditions is important to monitoring activities after forest fires. The study’s objective is to determine features, attributes, and parameters in detecting damage and vegetation growth due to fires based on multi-temporal images with synthetic images using a Machine Learning approach. This study found that the most accurate parameters were the Gini Index at K1 with a combination of pruning, no pre-pruning, tree depth of 60, pre-pruning alternative of 50, sampling split with stratified sampling, and leaf size of 41 or K2 with a combination of no pruning, no pre-pruning, tree depth of 80, pre-pruning alternative by 30, sampling split by automatic sampling, and leaf size by 100. Overall accuracy (OA) gives a value of 95,7% and kappa accuracy (KA) of 94,6%. The classification results of the seven index images tested with decision trees obtained the three most significant indices on BNDVI (Blue Normalized Difference Vegetation Index), NBBI (Normalized Built-up &; Bare Land Index), and NDWIG (Normalized Differenced Wetness Index, green-based).
Keyword: indeks vegetasi, mesin pembelajar, pasca kebakaran, pohon keputusan, decision tree, index vegetation, machine learning, post-fire

Judul: Definisi zat besi ( Fe ) pada anak babi
Abstrak: Dalam bidang sub sektor peternakan, ternak babi mempunyai prospek yang cukup baik untuk dikembangkan dalam rangka meningkatkan eksport non migas. Namun anak-anak babi yang sedang menyusu sering mengalami defisiensi zat besi (Fe). Bila masalah ini tidak segera ditanggulangi, peternak akan mengalami kerugian. Zat besi dapat diperoleh dari makanan yang berasal dari hewan (tepung tulang, tepung ikan, tepung daging, "skimmed milk"); tumbuh-tumbuhan (leguminosae, rumput-rumputan, biji-bijian) dan mineral alam (Girindra, 1979). Dalam tubuh hewan, zat besi berperanan sebagai pembawa 02 ke seluruh jaringan, juga sebagai pembawa oksigen pernafasan di dalam sel urat daging (Underwood, 1981). Dalam duodenum dan yeyenum bagian atas, besi dalam bentuk ferro akan diserap. Penyerapan ini akan diatur berdasarkan teori "mucosal block" dari Granick. Kemudian dalam plasma darah, besi akan berikatan dengan B₁ globulin dan membentuk transferrin, yang akan segera dibawa ke seluruh jaringan. Kelebihan besi akan diikat oleh apoferritin dan membentuk ferritin yang ditimbun sebagai besi cadangan, terutama di hati. Bila kapasitas besi yang dapat disimpan sebagai ferritin telah jenuh, maka besi akan ditimbun sebagai hemosiderin. Zat besi dalam jumlah yang sedikit akan diekskresikan melalui pengelupas- an epitil, tinja, air kemih, cairan empedu, keringat. ...
Keyword: