Judul: Dinamika Perubahan Tutupan Hutan Mangrove Sebagai Kawasan Lindung Menggunakan Citra Satelit di Pulau Peleng Sulawesi Tengah
Abstrak: Indonesia telah mengalami penurunan luasan hutan mangrove pada kurun waktu 1980-1990 dari total luas 4.2 juta ha menjadi 3.5 juta ha atau rata-rata 70 ribu ha per tahun. Pada tahun 2000 tersisa 3.15 juta ha atau terjadi pengurangan rata-rata 35 ribu ha per tahun. Hutan mangrove merupakan ekosistem penting penunjang aktivitas kehidupan masyarakat pesisir karena memiliki berbagai fungsi sehingga sangat rentan terhadap berbagai gangguan. Pada umumnya kerusakan mangrove disebabkan antara lain karena faktor tekanan populasi manusia, kebutuhan ekonomi yang meningkat, eksploitasi produk kayu dan konversi lahan menjadi tambak. Oleh karena itu monitoring dan evaluasi dinamika perubahan tutupan hutan hutan mangrove sebagai kawasan lindung perlu dilakukan. Hutan mangrove terletak pada areal yang sulit dijangkau sehingga memerlukan metode yang tepat untuk mengambil dan mengolah informasi tanpa bersentuhan dengan objek tersebut. Oleh karena itu diperlukan metode penginderaan jauh (remote sensing) yang sangat baik digunakan dalam melakukan monitoring hutan mangrove. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kondisi hutan mangrove di Pulau Peleng Tahun 2019, memetakan dan mengestimasi luas serta dinamika perubahan tutupan hutan mangrove secara spasio-temporal pada rentang waktu tahun 1999 hingga 2019 dan membangun model dinamik prediksi tutupan hutan mangrove pada pada tahun 2029. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi tak terbimbing (unsupervised classification) dan klasifikasi terbimbing (supervised classification) untuk mengestmasi perubahan tutupan hutan mangrove, analisis vegetasi untuk menghitung nilai keanekaragaman serta metode rantai markov (Markov chain) menggunakan Stella. Pengukuran data lapangan dilakukan untuk kebutuhan analisis vegetasi yang bertujuan untuk mempelajari susunan atau komposisi vegetasi berdasarkan bentuk (struktur) vegetasi dari masyarakat tumbuh-tumbuhan. Data yang diperoleh dari hasil inventarisasi lapangan diolah untuk mendapatkan nilai kerapatan (density), frekuensi (frequency), dominansi (dominance), dan indeks nilai penting (INP). INP merupakan besaran yang menunjukkan kedudukan suatu jenis terhadap jenis lain di dalam suatu komunitas. Metode pengukuran dan pengambilan data vegetasi menggunakan metode garis lurus atau transek garis (line transek plot). Sepanjang garis tersebut diletakkan secara sengaja plot pengamatan yang berukuran 10 x 10 m pada titik 0 m, 50 m dan 100 m sebagai plot pengamatan. Hasil analisis vegetasi menunjukkan bahwa nilai keanekaragaman vegetasi mangrove pada strata belta lebih tinggi dibandingkan pada strata pohon. Berdasarkan nilai signifikansi menurut kriteria stabilitas ekosistem menunjukkan bahwa vegetasi mangrove di Pulau Peleng berada pada kategori sedang dan cukup stabil. Hutan mangrove terus mengalami penurunan sebesar 10,21% dari tahun 1999 hingga 2019. Hasil klasifikasi citra menunjukkan perubahan penutupan lahan pada periode 1999-2019 terjadi pada seluruh kelas penutupan lahan. Perubahan paling besar terjadi pada kelas penutupan pertanian lahan kering campur berupa penambahan seluas 5.468,32 ha, diikuti tutupan pemukiman yang juga meningkat pesat seluas 1.286,61 ha. Sebaliknya beberapa tutupan lahan yang mengalami penurunan luasan berturut-turut adalah pada pertanian lahan kering seluas 3.259,19 ha, lahan perkebunan seluas 2.415,85 ha, belukar seluas 672,17 ha, hutan mangrove sekunder seluas 215,86 ha dan hutan lahan kering sekunder seluas 77,666 ha. Prediksi tutupan hutan pada tahun 2029 dengan menggunakan model dinamik prediksi tutupan hutan mangrove menunjukkan lahan kering sekunder diprediksi akan mengalami penurunan luasan sebesar 0,62%, hutan mangrove sekunder sebesar 0,30%, pertanian lahan kering sebesar 2,54% dan pertanian lahan kering campur sebesar 1,49%. Peningkatan luasan terjadi pada kelas belukar sebesar 0,43%,
Keyword: Citra satelit, dinamika, keanekaragaman, mangrove, Pulau Peleng

Judul: Geospatial Modeling of Vegetation Cover Changes on a Small Island (Case Study: Tanakeke Island, Takalar District, South Sulawesi)
Abstrak: Indonesia telah kehilangan lebih dari 1,2 juta hektar mangrove sejak tahun 1980 ketika tutupan hutan mangrove masih 4,2 juta hektar (FAO 2007). Luas hutan mangrove di Pulau Tanakeke, Kabupaten Takalar, Sulawesi Selatan, Indonesia pada awal tahun 1980 adalah 1.770 hektar, dan setelah dikonversi menjadi areal tambak luas lahan tinggal 500 hektar. Fenomena degradasi hutan mangrove di Pulau Tanakeke perlu mendapat perhatian khusus, mengingat pulau ini merupakan salah satu pulau di Sulawesi Selatan yang memiliki hutan mangrove yang sangat berharga di wilayah pesisir. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dinamika perubahan tutupan mangrove (selama 41 tahun) dengan menggunakan citra Landsat multi-temporal dan memproyeksi perubahan tutupan mangrove pada tahun 2023. Penelitian ini dilakukan dari bulan Agustus 2013 sampai April 2014, termasuk tahap persiapan data, pengolahan data, model simulasi, penulisan tesis dan publikasi. Lokasi penelitian terletak di Pulau Tanakeke, Kabupaten Takalar, Sulawesi Selatan. Untuk melakukan studi ini, ada empat data citra Landsat yang digunakan, yaitu Landsat MSS (28 Oktober 1972), Landsat Thematic Mapper (TM) (26 Agustus 1993), Landsat Enhanced TM Plus (ETM+) (21 Juli 2003), dan Landsat 8 (Operational Land Imager, OLI) (27 April 2013) diperoleh dari United States Geological Survey (USGS). Peta probabilitas untuk perubahan tutupan mangrove menggunakan data Multi Criteria Evaluation (MCE), yaitu pasang surut, permukiman, dan substrat. Metodologi penelitian ini terdiri dari tiga langkah utama, yaitu: (1) analisis citra: koreksi geometrik dari citra Landsat, analisis awal, dan klasifikasi; (2) ground truth; dan (3) model Cellular Automata Markov (CA-Markov), sedangkan pengolahan data citra satelit terdiri dari lima langkah utama, yaitu: (1) koreksi geometrik, (2) analisis awal, (3) klasifikasi citra, (4) accuracy assessment, dan (5) post classification. Data hasil analisis citra dari dua peta penggunaan lahan yang berasal dari waktu yang berbeda digunakan dalam membuat model Markov Chain. Peta penggunaan lahan dengan interval 21 tahun, memakai peta penggunaan lahan dari 1972-1993 digunakan untuk proyeksi tahun 2003 dan kemudian divalidasi menggunakan peta penggunaan lahan tahun 2003. Peta penggunaan lahan dengan interval 10 tahun (1993-2003) digunakan sebagai proyeksi untuk tahun 2013 dan divalidasi menggunakan peta penggunaan lahan tahun 2013. Sementara itu, peta penggunaan lahan dengan interval 31 tahun, (1972-2003) sebagai proyeksi untuk 2013 dan divalidasi menggunakan peta penggunaan lahan tahun 2013. Proyeksi mangrove tahun 2023 diperoleh berdasarkan tingkat akurasi dari ketiga interval yang dipilih. Jenis filtering 5x5 digunakan untuk melihat perubahan cell yang terjadi dalam memprediksi. Jika hasil validasi yang diperoleh adalah >75%, maka dapat digunakan untuk memprediksi mangrove untuk 10 tahun ke depan. Penilaian kuantitatif dilakukan dengan menggunakan data ground truth melalui pendekatan stratified random sampling. Matriks error yang dihasilkan dari akurasi klasifikasi, yaitu 87,78%. Produser dan pengguna akurasi untuk mangrove diperoleh 93%. Hasil analisis dinamika spasial pada tahun 1972-2013 menunjukkan bahwa luas mangrove di Pulau Tanakeke mengalami penurunan sebesar 1.595,55 ha (63,91%). Tingkat perubahan yang terjadi tidak seragam antara tahun 1972-1993, 1993-2003, dan 2003-2013. Laju perubahan luas tutupan mangrove selama tahun 1972-1993 merupakan yang tertinggi di Pulau Tanakeke, dimana mengalami penurunan luas tutupan mangrove sebesar 1.166,61 ha (46,73%). Pada tahun 1993 hingga 2003, mangrove di Pulau Tanakeke mengalami penurunan seluas 252,49 ha (18,98%), dan pada tahun 2003-2013 terjadi penurunan seluas 176,45 ha (16,37%).
Keyword: Mangrove, Cellular Automata Markov, Penginderaan jauh, Dinamika geospasial

Judul: Karakteristik Organoleptik dan Kimia Biskuit Berbahan Baku Tepung Whey untuk Penderita Autis
Abstrak: People with autism have an allergic reaction to foods containing gluten and casein. Food processing innovation is needed. Whey powder, the byproduct of cheese, have a high protein but can be consumed by people with autism safely. The objectives of this research to evaluate organoleptic and chemical characteristics of different whey powder-based biscuits to obtain the best formulation as a special food for people with autism. Biscuit formulations with the different addition of whey powder 5%, 10%, 15%, and 20% was observed organoleptic and chemical characteristics. Casein and gluten protein of the best formulation biscuit was analyzed by SDS-PAGE method. The results of this research showed that the addition of whey powder had a significant difference to organoleptic characteristics, the content of ash, protein, and free fatty acid. The SDS-PAGE analysis showed that protein fraction of casein and gluten were not seen significantly with band protein standard on 5% whey powder-based biscuit.
Keyword: