Judul: Study of Land Surface Temperature  Estimation Model Based on Medium Resolution Satellite Imagery in Medan City
Abstrak: Kajian ini mengulas tentang pembangunan model penduga suhu permukaan lahan dengan pemanfaatan teknologi penginderaan jarak jauh. Suhu permukaan lahan diturunkan dari saluran termal citra Landsat 8 rekaman tahun 2021. Model penduga dibangun menggunakan beberapa model regresi linier, eksponensial, dan regresi linier berganda dengan peubah bebas geo-sosio biofisik dan indeks vegetasi. Penentuan model terbaik didasarkan pada skoring hasil analisis statistik simpangan rata-rata (SR), simpangan agregat (SA), bias (e), dan root mean square error (RMSE). Kajian ini menemukan bahwa tiga model penduga suhu permukaan lahan terbaik di Kota Medan diperoleh dengan bentuk persamaan regresi linier berganda LST = 30,502 + 16,60 NBBI – 1,42 NDVI sebagai peringkat pertama, serta persamaan regresi eksponensial LST = 30,3242e0,7107 NBBI dan regresi linier berganda LST = 29,081 + 0,000735 Kepadatan Pemukiman + 15,492 NBBI sebagai peringkat kedua dan ketiga. Adapun model dengan peringkat pertama memiliki SR sebesar 0,075%, SA sebesar 0,0014, bias sebesar 0,262%, dan RMSE sebesar 0,492%., This study uses remote sensing technology to examine models for estimating land surface temperature. Land surface temperature is derived from the thermal band of Landsat 8 images recorded in 2021. Several regression models, including linear, exponential, and multiple linear regression models with geo-socio-biophysical and vegetation indices variables, were used to build the estimation model. The optimal model is determined by scoring of mean deviation (SA), aggregate deviation (SR), bias (e), and root mean square error (RMSE) values obtained from statistical analysis. This study found that the three best Land Surface Temperature (LST) estimation models in Medan City were obtained with the multiple linear regression equation LST = 30.502 + 16.60 NBBI – 1.42 NDVI as the first rank, followed by exponential regression equation LST = 30,3242e0,7107 NBBI and multiple linear regression equation LST = 29,081 + 0,000735 Settlement Density + 15,492 NBBI as the second and third rank. The model with the first rank exhibits a SR of 0,075%, SA of 0,0014, bias of 0,262%, and RMSE of 0,492%.
Keyword: indeks lahan terbangun, indeks vegetasi, model penduga, saluran termal, suhu permukaan lahan, built-up index, estimation model, land surface temperature, thermal band, vegetation index

Judul: EVALUATION OF LANDSAT IMAGE IN ESTIMATING SURFACE TEMPERATURE ON VARIOUS LAND COVERS USING SPLIT WINDOW ALGORITHM  (Case Study: Revegetation Ex-mine Area in Air Buluh Village)
Abstrak: Suhu permukaan lahan merupakan parameter penting dalam berbagai macam studi ilmiah seperti ekologi, hidrologi, dan pemanasan global. Karakteristik tanah dan penggunaan tutupan lahan sangat mempengaruhi nilai suhu permukaan. Penelitian ini bertujuan mengetahui hubungan karakteristik tanah terhadap suhu tanah serta perubahan suhu spasial yang disebabkan oleh perubahan tutupan lahan menggunakan metode split window algorithm di wilayah Desa Air Buluh. Puncak penambangan tahun 2010 mengakibatkan lahan bekas tambang mencapai luas 400,2 Ha. Revegetasi membuat penurunan lahan bekas tambang menjadi 62,8 Ha pada tahun 2019. Revegetasi dilakukan dengan menjadikan lahan untuk area pertanian dan perkebunan. Perubahan tutupan lahan akibat aktivitas penambangan sebelum tahun 2010 mempengaruhi nilai kenaikan suhu permukaan. Sedangkan kegiatan revegetasi setelah tahun 2010 mempengaruhi penurunan suhu permukaan. Nilai suhu permukaan paling tinggi terdapat pada tahun 2003 sebesar 31,8°C, dan nilai suhu paling rendah terdapat pada tahun 2015 sebesar 20,1°C. Tutupan lahan sawit >10 tahun di lapangan menunjukan nilai suhu permukaan paling rendah sebesar 27,7°C±1, sedangkan nilai suhu permukaan paling tinggi di lapangan terdapat pada ladang pertanian sebesar 34,2°C±2,6. Penelitian ini menunjukan keterkaitan suhu tanah kedalaman 0cm dengan suhu citra satelit merupakan parameter terbaik dengan tingkat akurasi MAD 1,10, RMSE 1,26, dan R² > 0,5. Pola suhu tanah menunjukan semakin dalam kedalaman tanah maka suhu tanah semakin rendah. Nilai suhu tanah menunjukan semakin rendah kandungan bahan organik, air tanah, dan kemampuan legas tanah menyebabkan suhu tanahnya tinggi. Kata kunci: bekas tambang, pengindraan jauh, suhu permukaan, tutupan lahan, Land surface temperature is an important parameter in various scientific studies such as ecology, hydrology, and global warming. Soil characteristics and land cover use greatly affect the value of surface temperature. This study aims to determine the relationship between soil characteristics and soil temperature and changes in spatial temperature caused by land cover changes using the split window algorithm method in the Air Buluh Village area. The peak of mining in 2010 resulted in ex-mining land reaching an area of 400.2 Ha. Reclamation reduces exmining land to 62.8 hectares in 2019. Reclamation is carried out by converting land to agricultural and plantation areas. Changes in land cover due to mining activities prior to 2010 affect the value of the increase in surface temperature. Meanwhile, reclamation activities after 2010 affect the decrease in surface temperature. The highest surface temperature value was in 2003 at 31.8°C, and the lowest temperature value was in 2015 at 20.1°C. Oil palm land cover >10 years in the field shows the lowest surface temperature value of 27.7°C±1, while the highest surface temperature value in the field is found in agricultural fields of 34.2°C±2.6. This study shows the relationship between 0cm depth soil temperature and satellite image temperature is the best parameter with an accuracy level of MAD 1.10, RMSE 1.26, and R² > 0.5. The soil temperature pattern shows the deeper the depth of the soil, the lower the soil temperature. The value of soil temperature shows that the lower the content of organic matter, groundwater, and the ability of the soil to release soil causes the soil temperature to be high. Keywords: ex-mining land, land cover, remote sensing, surface temperature
Keyword: ex-mining land, land cover, remote sensing, surface temperature

Judul: Wheat Germ-Brau Granola Bars Kaya Nutrisi untuk Kebutuhan Gizi Ibu Hamil
Abstrak: Selama kehamilan kebutuhan nutrisi harian (Recommended Daily Dietary Allowallces/RDA) wanita meningkat hingga lebih dari dua kali lipat, seperti contohnya kebutuhan asam folat yang meningkat hingga 400 pg/hari, dimana pada keadaan normal hanya 180 ug/hari. Kebutuhan nutrisi lainnya yang penting dan seringkali sulit dicapai pemenuhannya adalah vitamin E dan ALTJ (Asam Lemak Tak Jenuh). RDA menunjukkan bahwa ibu hamil membutuhkan vitamin E sebanyak 10 mg/hari, dimana biasanya hanya 8 mg/hari. Pala makan masyarakat yang rendah serat juga menjadi perhatian para ahli teknolagi pangan dan gizi. Setiap harinya setiap orang membutuhkan 20 - 35 gram serat.
Keyword: