Judul: Estimasi Deforestasi Lahan Gambut Akibat Kebakaran di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau Menggunakan Pendekatan Spatial Data Mining
Abstrak: Indonesia tercatat memiliki 14.9 juta hektar lahan gambut yang terus mengalami deforestasi akibat kegiatan alih fungsi tutupan lahan atau dikenal sebagai Land Use, Land Use Change and Forestry (LULCF). Lahan gambut berperan penting dalam pelestarian sumber daya air, peredam banjir, pendukung keanekaragaman hayati, pengendali iklim, dan khususnya sebagai penambat karbon yang berkonstribusi mengurangi emisi gas rumah kaca. Kebakaran hutan gambut akan mendekomposisi karbon ke atmosfer. Pembakaran hutan gambut alami diduga menjadi awal pembukaan lahan baru dalam kegiatan LULUCF. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi dan mengestimasi deforestasi lahan gambut dan melihat keterkaitannya dengan insiden kebakaran yang ditandai dengan sekuens titik panas. Area studi adalah Rokan Hilir yang merupakan salah satu kabupaten dengan kejadian kebakaran tertinggi di tahun 2015 Citra landsat 8 yang digunakan ada tiga periode, yaitu 11 Mei 2014 (sebelum kebakaran), 2 Agustus 2015 (kebakaran), dan 19 Juli 2016 (setelah kebakaran). Citra tahun 2014 dan 2016 yang dianalisis adalah tutupan lahannya sedangkan citra tahun 2015 fokus pada wilayah kebakaran. Ketiga periode citra tersebut diklasifikasikan dengan algoritme C5.0. Hasil klasifikasi citra tahun 2014 dibandingkan dengan klasifikasi citra tahun 2016, khususnya terhadap perubahan tutupan wilayah gambut. Perbandingan yang dilakukan merupakan perbandingan berbasis piksel. Kebakaran tahun 2015 yang diindikasikan sekuens titik panas akan diplot posisi di atas citra hasil klasifikasi tahun 2015 untuk meyakinkan area kebakaran.. Estimasi luas deforestasi dilakukan dengan menggunakan teknik spatiotemporal data mining. Rokan Hilir menjadi area studi pilihan karena merupakan area yang masih memiliki banyak hutan alami dan mengalami tingkat kebakaran yang tinggi di Riau pada tahun 2015. Penerapan algoritme C5.0 menghasilkan model dengan akurasi sebesar 85% dan mengestimasi bahwa luas kebakaran pada tahun 2015 mencapai 18949 ha dan 12622 ha di antaranya tutupan lahannya berubah. Dari total luas 1936.9 ha lutan gambut, 643.7 ha mengalami deforestasi. Penelitian diharapkan dapat mengetahui estimasi deforestasi lahan gambut serta kaitannya dengan kebakaran hutan sehingga berguna bagi pemerintah dalam menentukan kebijakan pembangunan dan pengendalian kebakaran hutan.
Keyword: data mining, deforestasi, lahan gambut, LULUCF, spasial, titik panas

Judul: Estimasi Deforestasi Lahan Gambut Akibat Kebakaran di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau Menggunakan Pendekatan Spatial Data Mining
Abstrak: Indonesia tercatat memiliki 14.9 juta hektar lahan gambut yang terus mengalami deforestasi akibat kegiatan alih fungsi tutupan lahan atau dikenal sebagai Land Use, Land Use Change and Forestry (LULCF). Lahan gambut berperan penting dalam pelestarian sumber daya air, peredam banjir, pendukung keanekaragaman hayati, pengendali iklim, dan khususnya sebagai penambat karbon yang berkonstribusi mengurangi emisi gas rumah kaca. Kebakaran hutan gambut akan mendekomposisi karbon ke atmosfer. Pembakaran hutan gambut alami diduga menjadi awal pembukaan lahan baru dalam kegiatan LULUCF. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi dan mengestimasi deforestasi lahan gambut dan melihat keterkaitannya dengan insiden kebakaran yang ditandai dengan sekuens titik panas. Area studi adalah Rokan Hilir yang merupakan salah satu kabupaten dengan kejadian kebakaran tertinggi di tahun 2015 Citra landsat 8 yang digunakan ada tiga periode, yaitu 11 Mei 2014 (sebelum kebakaran), 2 Agustus 2015 (kebakaran), dan 19 Juli 2016 (setelah kebakaran). Citra tahun 2014 dan 2016 yang dianalisis adalah tutupan lahannya sedangkan citra tahun 2015 fokus pada wilayah kebakaran. Ketiga periode citra tersebut diklasifikasikan dengan algoritme C5.0. Hasil klasifikasi citra tahun 2014 dibandingkan dengan klasifikasi citra tahun 2016, khususnya terhadap perubahan tutupan wilayah gambut. Perbandingan yang dilakukan merupakan perbandingan berbasis piksel. Kebakaran tahun 2015 yang diindikasikan sekuens titik panas akan diplot posisi di atas citra hasil klasifikasi tahun 2015 untuk meyakinkan area kebakaran.. Estimasi luas deforestasi dilakukan dengan menggunakan teknik spatiotemporal data mining. Rokan Hilir menjadi area studi pilihan karena merupakan area yang masih memiliki banyak hutan alami dan mengalami tingkat kebakaran yang tinggi di Riau pada tahun 2015. Penerapan algoritme C5.0 menghasilkan model dengan akurasi sebesar 85% dan mengestimasi bahwa luas kebakaran pada tahun 2015 mencapai 18949 ha dan 12622 ha di antaranya tutupan lahannya berubah. Dari total luas 1936.9 ha lutan gambut, 643.7 ha mengalami deforestasi. Penelitian diharapkan dapat mengetahui estimasi deforestasi lahan gambut serta kaitannya dengan kebakaran hutan sehingga berguna bagi pemerintah dalam menentukan kebijakan pembangunan dan pengendalian kebakaran hutan.
Keyword: data mining, deforestasi, lahan gambut, LULUCF, spasial, titik panas

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: