Judul: Model Penduga Biomassa Tegakan Sengon (Paraserianthes falcataria L. Nielsen.) Secara Terestris di IUPHHK-HTI Trans PT. Belantara Subur, Kalimantan Timur.
Abstrak: Hutan mempunyai kemampuan menyerap gas rumah kaca (GRK) di atmosfer yang akan disimpan sebagai stok karbon dalam biomassa tegakan hutan. Tulisan ini menjelaskan kemampuan sengon dalam menyerap karbon di atmosfer menggunakan pendekatan terestris di Areal Kerja IUPHHK-HTI Trans PT. Belantara Subur, Kalimantan Timur. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan nilai dugaan biomassa tegakan sengon terhadap umur dan kualitas tempat tumbuh. Nilai dugaan biomassa terdiri dari empat tampungan karbon, yaitu (1) pohon hidup berdiri, (2) nekromassa (pohon mati berdiri, pohon mati rebah, cabang, ranting, dan lain lain), (3) tumbuhan bawah, dan (4) serasah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tegakan sengon bervariasi menurut umur, tetapi tidak ada perbedaan yang signifikan antara kualitas tempat tumbuh. Nilai dugaan biomassa maksimum sengon pada umur 10 tahun adalah sebesar 82.84 ton/ha, sedangkan nilai dugaan biomassa terendah terdapat pada umur 1 tahun sebesar 20.95 ton/ha. Model pendugaan biomassa terbaik terdapat pada persamaan logaritmik y = 33.494ln(x) – 3.2648 (dimana y adalah biomassa dalam ton per ha dan x adalah umur tegakan).
Keyword: biomassa, hutan tanaman industri, model matematis, sengon, tampungan karbon

Judul: Model Penduga Biomasa Tegakan Sengon (Paraserianthes falcataria) Berbasis Citra Landsat 8 OLI di IUPHHK-HTI Trans PT Belantara Subur Kalimantan Timur
Abstrak: Biomasa merupakan komponen penting yang digunakan dalam industri kehutanan dan penilaian keseimbangan karbon global. Penelitian ini menjelaskan tentang pendugaan biomasa hutan tanaman sengon dengan pendekatan penginderaan jarak jauh di IUPHHK-HTI Trans PT Belantara Subur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan model pendugaan biomasa dan untuk memetakan biomasa tegakan sengon dengan pendekatan penginderaan jauh. Pendugaan biomasa dilakukan menggunakan indeks vegetasi yang memiliki korelasi dengan biomasa. Indeks vegetasi yang digunakan yaitu Brightness Index (BI), Enhancement Vegetation Index (EVI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Simple Ratio Vegetation Index (SRVI), Transformed Vegetation Index (TVI), Simple Difference Vegetatoin Index (TVI) dan Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI). Penelitian ini menghasilkan model pendugaan potensi biomasa terpilih AGB = 0.000903 exp 12.8 GNDVI dengan R2 67.40%, S 0.55, RMSE 6.36 dan bias (e) 5.77.
Keyword: biomasa, indeks vegetasi, landsat 8 OLI, model, sengon

Judul: Query Expansion based on Bilingual Dictionary Using Conditional Probability
Abstrak: Query expansion is a technique that can be used to bridge vocabulary gaps between queries and documents in the collection. With query expansion, user will be helped to formulate queries well so that user will optimize the search result. In this study, the expansion term was resulted from the translation of bilingual dictionary. Subsequently, several terms of expansion were elected based on the closeness of its relationship with the original query. This research showed that conditional probability can be used to select expansion term in bilingual translation method query expansion. The result of 1000 documents was more than 97% relevan document can be retrieved by this system. The more expansion term used, the larger number relevan document was retrieved.
Keyword: