Judul: Utilization of Remote Sensing Technology for Land Use Mapping in the Coastal Area Banten Bay
Abstrak: Wilayah pesisir Teluk Banten memiliki potensi sumberdaya alam kelautan dan perikanan. Potensi tersebut suatu saat bisa rusak (degradasi) atau hilang akibat dampak pembangunan yang tidak memperhatikan aspek lingkungan pesisir. Pemantauan penggunaan lahan dapat dilakukan melalui teknologi penginderaan jauh menggunakan Citra Sentinel-2A. Tujuan penelitian ini yaitu mengetahui kemampuan citra Sentinel-2A dalam pemetaan penggunaan lahan di Kawasan Pesisir Teluk Banten menggunakan algoritma Maximum Likelihood (MLH) dan Support Vector Machine (SVM). Hasil klasifikasi penggunaan lahan dari citra sentinel-2A menghasilkan 6 kelas yaitu, badan air, mangrove, pemukiman, sawah, tambak, dan tanah terbuka. Hasil yang didapatkan dari trial and error pada pengolahan data, dengan algoritma Multiresolution Segmentation mendapatkan nilai scale 60 karena dapat memberikan hasil segmentasi yang cukup baik. Klasifikasi berbasis piksel dengan algoritma MLH dan berbasis objek dengan algoritma SVM, mampu memetakan penggunaan lahan dengan tingkat akurasi klasifikasi, masing-masing sebesar 75,3% dengan algoritma MLH dan sebesar 77,4% dengan SVM. Nilai Kappa masing-masing adalah 0,69 dan 0,72. Nilai perbandingan Z-test dari kedua klasifikasi berbasis piksel dengan objek (MLH vs SVM) yaitu 0,48 yang berarti keduanya tidak berbeda signifikan., The coastal area of Banten Bay had the potential for marine and fisheries resources. This potential could one day be damaged (degraded) or lost due to the impact of development that did not pay attention to aspects of the coastal environment. Land use monitoring could be done through remote sensing technology with the use Sentinel-2A Imagery. The purpose of this study was to determine the ability of Sentinel-2A imagery in mapping land use in the Banten Bay Coastal Area using the Maximum Likelihood (MLH) and Support Vector Machine (SVM) algorithms. The land use classification results from sentinel-2A imagery produced six classes, (water bodies, mangroves, residence, rice fields, ponds, and open land). Pixel-based classification with the MLH algorithm and object-based with the SVM algorithm could map land use with an accuracy of 75.3% for MLH algorithm and 77.4% for SVM algorithm. Kappa values were 0.69 (MLH) and 0.72 (SVM). The Z-test comparison value of the two pixel-based classifications with objects (MLH vs SVM) was 0.48, which means that the two were not significantly different.
Keyword: Land Use, MLH, Remote Sensing, SVM

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: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: