Judul: Analisis Kerawanan Banjir Lahan Sawah Menggunakan Machine Learning di Kecamatan Bojongsoang, Kabupaten Bandung
Abstrak: Perubahan Iklim dengan kerusakan lingkungan di Indonesia membuat negara ini rawan terhadap bencana banjir. Tahun 2021, banjir berkontribusi sebesar 32,2% dari total keseluruhan bencana yang terjadi. Kecamatan Bojongsoang merupakan salah satu wilayah yang rutin mengalami banjir tiap tahunnya dan permasalahan banjir belum teratasi hingga saat ini. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan melakukan analisis kerawanan banjir di wilayah Kecamatan Bojongsoang, Kabupaten Bandung, menggunakan pendekatan machine learning. Data yang digunakan dalam penelitian ini ialah Citra Sentinel-1A akuisisi 11 Januari 2021 serta data hasil observasi lapang. Dalam prosesnya terdapat lima tahapan kerja yaitu, identifikasi masalah dan studi literatur, pengumpulan data, pra- pengolahan citra dan ekstraksi piksel, klasifikasi dengan Random Forest, dan evaluasi model. Hasil analisis melalui Random Forest menunjukkan bahwa VH- VV (Polarisasi) memiliki akurasi tertinggi dibandingkan dengan VH dan VV. Dalam hal ini penambahan ntree tidak berpengaruh terhadap hasil akurasi. VH-VV dengan ntree 200 (akurasi 77.42%) dipilih sebagi hasil pemodelan kerawanan banjir dengan Random Forest karena faktor akurasi, waktu, dan kemiripan hasil. Nilai threshold (dB) banjir barada pada nilai -16 untuk VH dan -6.1 untuk VV. Dari 5943 petakan sawah yang ada di Kecamatan Bojongsoang, 5603 petakan sawah terklasifikasi banjir sedangkan sisanya terklasifikasi tidak banjir. Kesamaan mekanisme hamburan balik specular, membuat lahan terbuka dan kolam Instalasi Pengolahan Air Limbah terklasifikasi banjir. Hasil pemodelan ini terbilang cukup tinggi sehingga diharapkan dapat digunakan untuk mendukung program mitigasi bencana banjir di Kecamatan Bojongsoang.
Keyword: banjir, Bojongsoang, kerawanan, Random Forest, VH-VV

Judul: Analisis Risiko Banjir pada Lahan Sawah menggunakan Citra Sentinel-1 Multi Temporal di Kecamatan Bojongsoang, Kabupaten Bandung
Abstrak: Bencana banjir merupakan salah satu bencana yang mengancam ketahanan pangan nasional dikarenakan banjir dapat merusak tanaman padi. Oleh sebab itu kajian risiko banjir perlu dilakukan untuk mengetahui besarnya dampak dan perencanaan mitigasi ke depan. Kecamatan Bojongsoang merupakan salah satu kecamatan di Kabupaten Bandung yang rutin tergenang banjir di setiap musim hujan, sementara itu 48,7% dari luas wilayahnya merupakan lahan sawah yang produktif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bahaya banjir berbasis frekuensi kejadian pada tiap petak sawah di Kecamatan Bojongsoang dengan menggunakan citra Sentinel-1 multi-temporal, serta menganalisis risiko atau kerugian di setiap petak sawah yang terdampak banjir. Dalam penelitian ini analisis risiko banjir diolah dengan aplikasi SNAP (Sentinel Application Platform) dan nilai risiko diperoleh melalui rumus (risiko = bahaya × kerentanan). Nilai bahaya (hazard) yang digunakan diambil dari data frekuensi banjir yang terjadi selama kurang lebih dua tahun terakhir (2020–2022), sedangkan nilai kerentanan (vulnerability) diambil dari nilai rata-rata produktivitas padi di tiap desa. Risiko banjir dalam penelitian ini diklasifikasikan menjadi 5 kelas, yakni rendah, agak rendah, sedang, agak tinggi, dan tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara dominan lahan sawah di Kecamatan Bojongsoang masuk ke dalam kelas risiko rendah (72,5 %), selebihnya masuk ke dalam kelas sedang (22,3%), kelas agak tinggi (4,1%), kelas tinggi (0,5%), dan agak rendah (0,4%). Dominannya kelas risiko rendah ini kemungkinan besar dikarenakan oleh tindakan mitigasi bahaya banjir yang telah dilakukan oleh pemerintah cukup efisien yaitu berupa pengerukan sedimen sungai serta pembuatan tanggul. Rata-rata kerugian produksi padi di Kecamatan Bojongsoang pada tingkat puso bisa mencapai 0,64 kg/m2 gabah kering giling atau senilai sekitar Rp 3.584/m2. Risiko ini mencerminkan tingkat kerugian antara tahun 2020 hingga 2022 dan dapat digunakan sebagai acuan bagi para stakeholder dan petani untuk peningkatan mitigasi banjir yang lebih baik., Flood disaster imposes a threat to national food security. With that sense, flood risk studies need to be carried out in order to determine the magnitude of the impact and its future mitigation plans. Bojongsoang District is one of sub-districts in Bandung Regency which has regularly been flooded in rainy seasons; meanwhile, about 48.7% of its area is productive rice fields. This study aimed to analyze flood hazard based on the frequency of occurrence in parcel basis using multi-temporal Sentinel-1 imagery and to estimate the risk or loss in flood-affected rice field. In this study, datasets were processed using SNAP (Sentinel Application Platform) application and the risk was obtained through coupling hazard and vulnerability. Hazard was derived from flood frequency occurring over the last two years (2020–2022), while vulnerability was approached from the average value of rice productivity in each village. Flood risk in this study was classified into five categories, namely low, moderately low, medium, moderately high, and high. The results showed that predominantly paddy fields in Bojongsoang sub-district were included in low-risk class (72.5 %), while the rests were in medium class (22.3%), moderately high class (4.1%), high class (0.5%), and moderately low (0.4%). The dominance of this low-risk class was most likely due to efficient flood hazard mitigation measures taken by the government, e.g., dredging river sediments and constructing embankments. The average loss of rice
Keyword: banjir, Bojongsoang, petak sawah, risiko, Sentinel-1

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: