Judul: Klasifikasi Tutupan Lahan Gambut Terbakar di Provinsi Riau menggunakan Probabilistic Neural Network
Abstrak: Permasalahan kebakaran hutan di Indonesia sudah berada pada tingkat yang parah. Banyak kerugian akibat kebakaran hutan yang diderita oleh masyarakat, perusahaan, dan negara. Di wilayah pulau Sumatera khususnya Riau, daerah yang sering terbakar adalah lahan gambut. Salah satu cara untuk mengidentifikasi area lahan gambut yang terbakar adalah dengan menganalisis titik panas. Titik panas merupakan indikator kebakaran hutan yang mendeteksi suatu lokasi yang memiliki suhu relatif lebih tinggi dibandingkan dengan suhu di sekitarnya. Penginderaan jauh menggunakan satelit dapat digunakan untuk pendeteksian titik panas. Selama peristiwa kebakaran, api yang sedang aktif dapat dideteksi oleh sensor infra merah pada satelit. Penelitian ini mengklasifikasikan lahan gambut di Provinsi Riau menurut karakteristik citra satelit. Metode yang digunakan adalah probabilisitc neural network (PNN), yaitu jaringan saraf tiruan yang dikembangkan berdasarkan fungsi pendugaan peluang metode kernel. Penelitian ini menghasilkan tiga jenis kelas yaitu terbakar, setelah terbakar dan sebelum terbakar dengan akurasi sebesar 94.1%. Model yang dihasilkan diharapkan dapat membantu dalam menganalisis dan mengatasi masalah kebakaran lahan gambut.
Keyword: klasifikasi, lahan gambut, probabilistic neural network, titik panas

Judul: Penggunaan penginderaan jauh dan sistem informasi geografis untuk deteksi dan prediksi kebakaran gambut di Kabupaten Bengkalis provinsi Riau
Abstrak: Propinsi Riau. Sebagian besar lahan di kabupaten ini merupakan lahan gambut yang telah dikonversi menjadi areal budidaya seperti perkebunan, hutan tanaman dan perladangan. Kebakaran sebagian besar ditemukan pada lahan gambut sebagai akibat aktivitas pembukaan lahan. Pembukaan kawasan gambut sangat beresiko karena dapat mengakibatkan dampak buruk bagi lingkungan seperti kebakaran dan kabut asap. Oleh karena itu, identifikasi dan prediksi kejadian kebakaran gambut sangat penting untuk mengurangi kerusakan dan dampak lingkungan akibat kebakaran gambut. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan keakuratan data hotspot data beberapa sumber penyedia data, menjelaskan dampak kondisi biofisik dan aktifitas manusia pada lokasi terindikasi kebakaran dan membuat prediksi kebakaran gambut dengan varibel dari faktor biofisik dan aktivitas manusia. Dalam penelitian ini dipergunakan analisa deskriptif dan analisis spasial dari data hotspot. Analisa citra satelit Landsat TM digunakan untuk identifikasi lahan terbakar dan perubahan penutupan lahan. Sedangkan model prediksi kebakaran dibuat dari model regresi logistik binary kemudian diimplementasikan menjadi model spasial prediksi kebakaran gambut. Hotspot merupakan indikasi kebakaran hutan yang dibuktikan dengan hasil interpretasi dan analisa citra dengan warna merah muda hingga merah muda tua untuk kombinasi Band 543 dan hijau muda hingga hijau muda tua untuk kombinasi Band 453. Jumlah hotspot yang dikeluarkan sumber penyedia hotspot dari terbesar ke terkecil yaitu JICA, ASMC dan LAPAN. Hotspot dari ASMC mempunyai akurasi sebaran yang lebih tinggi yaitu 60 %, JICA 47% dan LAPAN 40%. Adapun JICA memiliki akurasi lokasi yang lebih tinggi yaitu 1.75 km, ASMC 4.46 km dan LAPAN 3.70 km. Dua dari sembilan variabel secara statistik yaitu ketebalan gambut dan NDVI pada taraf nyata 0.05 dan jarak dari areal HPH/HTI pada taraf nyata 0.10 dimana akurasi model sebesar 69.5%. Korelasi antara variabel yang berperan yaitu ketebalan gambut, NDVI dan jarak dari lokasi HPH/HTI dengan kejadian kebakaran adalah negatif.
Keyword: Detection, Prediction, Peatland fire, Hotspot, Forest conversion, Land fire

Judul: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: