Judul: Identifikasi Area Gambut Terbakar berdasarkan Citra Satelit menggunakan Algoritme Jaringan Syaraf Tiruan
Abstrak: Kebakaran lahan gambut lebih berbahaya dibandingkan kebakaran pada lahan kering (tanah mineral). Selain kebakaran vegetasi di permukaan, lapisan gambut juga terbakar dan bertahan lama, sehingga menghasilkan asap tebal akibat terjadi pembakaran tak sempurna. Kebakaran di lahan gambut juga lebih sulit diatasi. Api yang terdapat di dalam lahan gambut (ground fire) sulit diketahui sebarannya, karena bisa saja menyebar ke tempat yang lebih dalam atau menjalar ke lokasi yang lebih jauh tanpa dapat dilihat dari permukaan. Pemanfaatan teknologi remote sensing dapat memudahkan kita untuk mengetahui kondisi kebakaran pada lahan gambut. Citra satelit yang dihasilkan dari teknologi remote sensing dapat dimanfaatkan melalui proses klasifikasi. Sistem jaringan syaraf tiruan menggunakan algoritme propagasi balik diterapkan dalam penelitian ini untuk mengetahui karakteristik citra satelit lahan gambut sebelum terbakar, terbakar, dan sesudah terbakar berdasarkan kombinasi band yang digunakan. Model diimplementasikan menggunakan perangkat lunak R. Hasil penelitian menunjukan bahwa model klasifikasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk mengidentifikasi lahan gambut terbakar dengan rata-rata akurasi 78.34%.
Keyword: jaringan syaraf tiruan, klasifikasi, lahan gambut, propagasi balik

Judul: Identifikasi Kebakaran Lahan Gambut di Kabupaten Ogan Komering Ilir, Sumatera Selatan MenggunakanJaringan Syaraf Tiruan
Abstrak: Kebakaran lahan gambut lebih berbahaya dibandingkan dengan kebakaran pada lahan kering. Tidak hanya kebakaran vegetasi di permukaan, lapisan gambut juga ikut terbakar dan bertahan dalam waktu yang lama sehingga menghasilkan asap tebal kehitaman. Kebakaran lahan gambut lebih sulit diatasi karena api yang terdapat di dalam lahan gambut (ground fire) sulit untuk diketahui letak sebaranya, bisa menjalar ke lokasi sekitar yang cukup jauh tanpa terlihat di permukaan atau ke tempat yang lebih dalam. Pemanfaatan teknologi remote sensing dapat memudahkan untuk mengetahui kondisi pada kebakaran lahan gambut. Citra satelit yang dihasilkan dari teknologi remote sensing dapat dimanfaatkan melalui proses klasifikasi kelas. Sistem jaringan syaraf tiruan dengan propargasi balik diterapkan dalam penilitan ini untuk mengetahui karakteristik citra satelit lahan gambut, sebelum terbakar, terbakar, dan setelah terbakar dengan kombinasi band yang digunakan. Lahan gambut terbakar memiliki karakteristik nilai digital yang tinggi dengan nilai band 7 dalam rentang 150-200, band 4 dalam rentang 120-170, dan band 2 dalam rentang 200-255 sementara lahan gambut sebelum terbakar memiliki karakteristik nilai digital yang rendah dengan nilai band 7 dalam rentang 15-30, band 4 dalam rentang 35-65, dan band 2 dalam rentang 50-60 dan lahan gambut setelah terbakar memiliki karakteristik nilai digital di antara lahan gambut terbakar dan sebelum terbakar dengan nilai band 7 dalam rentang 30-90, band 4 dalam rentang 30-140, dan band 2 dalam rentang 60-235.. Model diimplementasikan dengan perangkat lunak R. Hasil penilitian menunjukan bahwa model klasifikasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk mengidentifikasi lahan gambut terbakar dengan rata-rata akurasi sebesar 91.24% dan rata-rata presisi sebesar 92.97%.
Keyword: artificial neural networks, backpropagation, classification, peatland

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: