Judul: Deteksi kondisi hutan tanaman menggunakan Satelit Landasan ETM+ di PT. Musi Hutan Persada, Sumatera Selatan
Abstrak: Keberadaaan hutan alam di Indonesia mengalami penurunan baik luas maupun potensinya. Hal ini disebabkan oleh meningkatnya laju deforestasi dari tahun ke tahun sehingga luas hutan yang tersisa tidak mampu mencukupi kebutuhan kayu di Indonesia. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, salah satu usaha pemerintah adalah mengembangkan Hutan Tanaman Industri (HTI) (LEI, 2000). Komposisi vegetasi HTI secara dinamis berubah dari tahun ke tahun. Oleh karena itu dalam pengelolaannya, HTI memerlukan data yang handal, yakni efisien dalam hal biaya dan waktu serta akurat. Landsat 7 merupakan satelit sumberdaya alam generasi terbaru diluncurkan pada tanggal 15 April 1999 oleh pemerintah Amerika Serikat dengan membawa sensor yaitu ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus). Landsat 7 memiliki keunggulan jika dibandingkan dengan generasi Landsat sebelumnya. Landsat 7 ETM+ memiliki resolusi spektral 8 band, resolusi radiometrik 8 bit, resolusi temporal 16 hari, dan resolusi spasial 30 m x 30 m (untuk band visible, near infrared, dan middle infrared), 60 m x 60 m (untuk band thermal) dan 15 m x 15 m (untuk band panchromatic) (Mika, 1997). Dengan kemampuan tersebut diharapkan Landsat 7 dapat memberikan hasil klasifikasi tipe penutupan hutan yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan citra satelit Landsat ETM+ danmengevaluasi tehnik perbaikan citra menggunakan analisis komponen utama dan indek vegetasi dalam rangka identifikasi kelas-kelas hutan tanaman di PT. Musi Hutan Persada, Sumatera Selatan. Penelitian ini menggunakan data citra satelit Landsat ETM+ path/row 124/63 rekaman 5 April 2000. Data didapat dari Badan Pianologi Departemen Kehutanan Manggala Wanabakti Jakarta dan telah dikoreksi geometrik dengan proyeksi UTM zone 48 bidang datum WGS 84. Secara umum, tahapan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data penunjang, pengecekan lapangan, interpretasi visual citra satelit, analisis digital citra satelit, analisis spasial dan evaluasi hasil. Metode klasifikasi supervised yang dipakai adalah menggunakan metode maximum likelihood classification. Kelas vegetasi yang terdeteksi dengan menggunakan citra Landsat ETM+ sebanyak 8 kelas yaitu Acacia mangium muda, Acacia mangium sedang, Acacia mangium tua, hutan campuran 1, hutan campuran 2, karet, sawit, dan belukar. Kelas non vegetasi yang terdeteksi sebanyak 6 kelas, yaitu tanah terbuka 1, tanah terbuka 2, awan tebal, awan tipis, bayangan awan, dan tubuh air. ...
Keyword: 

Judul: Deteksi pembukaan hutan menggunakan citra satelit multi waktu di wilayah kerja PT. Intracawood MFG, Kalimantan Timur
Abstrak: Indonesia sangat kaya akan sumber daya hutan yang sangat potensial sebagai sumber devisa negara. Dalam rangka pemanfaatannya, dilakukan penebangan hutan. Kegiatan penebangan yang telah dilakukan menyebabkan areal hutan Indonesia menurun rata-rata 3,4 juta hektar per tahun dan mengalami kerusakan seluas 32 juta hektar. Untuk menghindari laju eksploitasi yang semakin cepat dan terjadinya kerusakan hutan yang lebih luas, perlu dilakukan pemantauan secara periodik. Pemantauan secara periodik menggunakan citra satelit Landsat TM dimungkinkan karena perekaman data TM dilakukan berulang-ulang pada lokasi yang sama dengan interval waktu yang relatif singkat (16 hari). Untuk menambah informasi. data hasil pengolahan citra satelit dapat digabungkan dengan data dan peta lain dalam format Sistem Informasi Geografi (SIG), Bahan-bahan yang digunakan terdiri dari data dijital citra satelit Landsat TM perekaman tanggal 20 April 1991, 7 Agustus 1996, 22 Mei 1997 dan 9 September 1999, data dijital vector berupa jalan, sungai, peta batas RKL, dan peta batas HPH serta data-data lainnya yang terdiri dari peta kerja. LHP, LHC dan RKPH. Sedangkan alat yang digunakan adalah seperangkat komputer dengan software ER MAPPER, ARC INFO dan ARC VIEW. Penelitian dilakukan dengan metode klasifikasi terpisah (Independent Classification Method), yang terdiri dari 3 tahapan utama yaitu interpretasi visual citra satelit menggunakan kombinasi 541. 542, 543, 741, 432 dan 321, analisis dijital citra satelit dengan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood) dan spatial analysis menggunakan sarana Sistem Informasi Geografi. Dari hasil analisis dijital diperoleh balıwa karakteristik reflektansi tiap kelas penutupan hutan dan lahan pada ketiga citra umumnya sama. Untuk kelas hutan, Logged Over Forest memiliki nilai reflektansi tertinggi dan diikuti kelas hutan potensi 2 (60 m³/ha 120m³/ha) dan hutan potensi 1 (120m³/ha). Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi potensi hutan maka nilai reflektansinya semakin rendah dan sebaliknya. Pembukaan hutan berupa jalan hutan (tanah kosong I dan tanah kosong 2) memiliki nilai reflektansi paling tinggi dibandingkan penutupan lainnya pada semua band (kecuali band 4). Hal ini terjadi akibat tidak adanya vegetasi sebagai naungan sehingga radiasi yang sampai tidak diserap tapi dipantulkan kembali. Sedangkan pada band 4 nilai reflektansinya rendah karena band 4 merupakan saluran puncak pantulan vegetasi....
Keyword: 

Judul: Approximation of the Median of Poisson Distribution Using the Relation of Poisson-Gamma Distribution
Abstrak: A major drawback of median is that median cannot usually be defined in closed form, even in the cases where their distribution functions are known. This study gives an approximation of the closed form for the median of the Poisson distribution by using the relation of Poisson-Gamma distribution. The approximation uses elementary techniques based on the monotonicity of certain sequences involving tail probabilities of the Poisson distribution and the Central Limit Theorem. Furthermore, a closed form expression for the mean absolute deviation 􀜧|􀜰􀰒 􀵆 􀜯􀝁􀝀􁈺􀜰􀰒􁈻| is also studied. The median is relevant because of the fact that it minimizes the mean absolute deviation of a Poisson random variable (􀜰􀰒􁈻 by considering median as central tendency.
Keyword: