Judul: Potensi Kebakaran Lahan Gambut di Provinsi Jambi Berdasarkan Model Weather Research and Forecasting Tahun 2015-2018
Abstrak: Provinsi Jambi dengan luas lahan gambut mencapai 621.089 ha merupakan salah satu wilayah kebakaran hutan dan lahan yang terjadi hampir setiap tahun. Lahan gambut rentan terbakar terutama dalam kondisi kering, baik secara alamiah ataupun akibat aktivitas manusia. Pada musim kemarau, pasokan air hujan yang rendah menyebabkan laju pengeringan lahan gambut meningkat sehingga lahan gambut sangat rentan untuk terjadi kebakaran. Upaya mitigasi dan adaptasi bencana kebakaran lahan gambut dapat didukung dengan ketersediaan sistem informasi peringatan dini kebakaran hutan dan lahan melalui Sistem Peringkat Bahaya Kebakaran (SPBK) atau Fire Danger Rating System (FDRS). Pembangunan FDRS dapat memanfaatkan parameter meteorologi dan permukaan untuk menduga tingkat kekeringan pada lahan gambut, seperti dengan pemanfaatan luaran model WeatherResearch and Forecasting (WRF) yang diintegrasikan dengan model kekeringan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kalibrasi terhadap luaran model WRF berupa data curah hujan, suhu udara, dan kelembaban tanah yang digunakan sebagai input model modified Keetch Byram Drought Index (mKBDI). Juga bertujuan untuk identifikasi potensi kekeringan dan kebakaran lahan gambut secara spasial di Jambi. Sebelum digunakan, model WRF dilakukan proses parameterisasi untuk penyesuaian parameter fisik yang sesuai dengan kondisi iklim tropis serta dilakukan proses koreksi bias dengan data pengukuran lapang. Pada penelitian ini, model disimulasikan untuk data harian tahun 2015-2018. Skema model fisik WRF yang digunakan diasumsikan telah mewakili kondisi iklim lokal Jambi. Output dari model WRF juga telah dikoreksi bias dengan data observasi. Hasil koreksi bias menunjukkan kinerja “sangat baik” (PBIAS < 5). Selanjutnya, nilai indeks kebakaran digunakan untuk menentukan kelas FDRS menjadi empat kategori: aman, waspada, bahaya, dan ekstrem. Hasil analisis menunjukkan pada musim kemarau, proporsi kelas ekstrem mencapai 58% pada tahun El Niño dan proporsi tersebut turun hingga mencapai sepertiganya pada tahun 2018. Hasil tersebut dikonfirmasi oleh sebaran nilai hotspot (>80% confidence level) di wilayah kajian. Temuan tersebut menunjukkan model berkinerja baik dalam prediksi kelas kebakaran hutan. Penelitian lanjutan masih diperlukan untuk menyertakan skema model WRF yang lain dan proses koreksi bias menggunakan data observasi yang lebih padat., Jambi Province with peat land area reaching 621.089 ha is one of the areas of forest and land fires that occur almost every year. Peatlands are vulnerable to fire, especially in dry conditions, either naturally or as a result of human activities. In the dry season, the low supply of rainwater causes the rate of drainage of peatlands to increase so that peatlands are very vulnerable to fires. Mitigation and adaptation efforts for peatland fires can be supported by the availability of an early warning information system for forest and land fires through the Fire Danger Rating System (FDRS). The development of FDRS can utilize meteorological and surface parameters to estimate the level of drought on peatlands, such as by utilizing the output of the Weather Research and Forecasting (WRF) model which is integrated with the drought model. This study aims to calibrate the output of the WRF model in the form of rainfall, air temperature, and soil moisture data used as input to the modified Keetch Byram Drought Index (mKBDI) model. It also aims to identify potential drought and peatland fires spatially in Jambi. Before being used, the WRF model
Keyword: curah hujan, FDRS, hotspot, IDW, koreksi bias

Judul: Application of Weather Research and Forecasting (WRF) Model for Early Detection of Peatland Fires in Sumatra
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang memiliki lahan gambut tropis terluas di dunia, dengan perkiraan luas mencapai 20,69 juta ha. Lahan gambut tropis merupakan sumberdaya alam yang memiliki fungsi lingkungan dalam skala regional ataupun global karena lahan gambut tropis merupakan salah satu cadangan karbon organik terestrial dekat permukaan terbesar, sehingga kualitas dan kuantitasnya memiliki implikasi penting bagi perubahan iklim. Akan tetapi, dibalik peran lahan gambut dalam menjaga cadangan karbon, gambut juga rentan terbakar terutama dalam kondisi kering, baik secara alamiah ataupun akibat aktivitas manusia. Berbagai metode dalam upaya tindakan preventif mencegah kejadian kebakaran lahan gambut telah banyak dilakukan. Salah satu metode yang umum dalam menjaga tinggi muka air gambut adalah sistem pembasahan ulang (rewetting) dengan membuat sekat kanal. Pendekatan lain yang dapat dilakukan yaitu dengan pemanfaatan model Weather Research and Forecasting (WRF) sebagai model prediksi cuaca untuk selanjutnya diintegrasikan dengan model kekeringan dan kebakaran. Penelitian ini bertujuan mengintegrasikan luaran model WRF dengan model kekeringan modified Keetch Byram Drought Index (mKBDI) untuk memperoleh prediksi tingkat kekeringan lahan gambut di Pulau Sumatera, yaitu pada Provinsi Riau, Jambi, dan Sumatera Selatan. Sebelum digunakan, model WRF dilakukan proses parameterisasi untuk memilih parameter fisik yang paling sesuai untuk kondisi iklim tropis menggunakan metode stepwise calibration, serta dilakukan proses koreksi bias dengan data pengukuran lapang. Variabel cuaca yang digunakan untuk kebutuhan model mKBDI adalah curah hujan yang dikoreksi dengan metode Polygon Thiessen dan IDW, suhu udara, dan kelembaban tanah yang dikoreksi dengan metode rescaling. Pada penelitian ini, model disimulasikan untuk data harian sepanjang tahun 2019. Alasan pemilihan waktu tesebut adalah karena pada tahun 2019 terjadi kebakaran lahan gambut di Pulau Sumatera. Hasil simulasi model potensi kebakaran lahan gambut pada pada tahun 2019 menunjukkan performa “sangat baik” (PBIAS<5) pada hasil koreksi curah hujan dan suhu udara. Proses rescaling turut membuat variabel kelembaban tanah memiliki rentang nilai yang sesuai dengan hasil pengukuran lapang. Selain itu, pengujian terhadap kemunculan hotspot menunjukkan bahwa 56.3% dari titik hotspot sesuai dengan munculnya kelas “Bahaya” pada model prediksi kebakaran lahan gambut pada penelitian ini. Artinya, apabila model ini dapat diterapkan sebagai model yang kontinyu dengan prediksi terjauh hingga 16 hari kedepan dan telah memberikan informasi kelas “Bahaya”, maka pada lokasi tersebut diduga akan menjadi hotspot dengan confidence level >80%.
Keyword: hotspot, IDW, Polygon Thiessen, rescaling, stepwise calibration

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: