Judul: Utilizing Random Forest for Hotspot Estimation in Peatlands
Abstrak: Titik panas atau hotspot dapat menjadi salah satu indikator tahap awal terjadinya kebakaran hutan dan lahan gambut yang juga menjadi salah satu permasalahan yang cukup masif terjadi di Indonesia. Penentuan hotspot sebagai identifikasi awal kebakaran hutan dan lahan gambut dapat menggunakan teknologi machine learning, salah satunya adalah Random Forest. Penelitian ini bertujuan mengestimasi hotspot menggunakan model Random Forest, serta melihat keakuratan model dan partisi indeks spektral terhadap estimasi hotspot. Penggunaan Random Forest dalam penelitian ini memanfaatkan berbagai indeks spektral sebagai prediktor terhadap estimasi hotspot di wilayah KHG Sungai Kahayan-Sungai Sebangau, Kalimantan Tengah, meliputi NDVI, NDMI, NDWI, EVI, EVI2, NBR, dan NBR2 yang diekstrak dari data citra satelit Sentinel-2A. Model Random Forest memanfaatkan indeks spektral untuk mengestimasi kelas pada setiap lokasi hotspot, meliputi kelas low, nominal, dan high. Model menunjukkan performa yang cukup rendah pada kelas low yang berada di kisaran 30%, sebaliknya model menunjukkan performa yang cukup baik dalam mengestimasi hotspot pada kelas nominal dan high yang berada di kisaran 60-70%. Nilai overall accuracy (OA) juga menunjukkan hasil yang cukup tinggi pada data testing dan validasi, yaitu mencapai 65% dengan indikasi model tidak mengalami overfitting. Tingkat partisi indeks spektral tertinggi adalah NBR2 dan partisi indeks terendah adalah EVI1. Estimasi hotspot dengan random forest juga menunjukkan indikasi adanya bias akibat class imbalance. Penentuan hotspot menggunakan model Random Forest diharapkan dapat berkontribusi terhadap kajian mengenai pemantauan kebakaran hutan dan lahan gambut., Hotspots can serve as early indicators of forest and peat fires, which are significant issues frequently occurring in Indonesia. Identifying hotspots as an early warning of forest and peat fires can be effectively conducted using machine learning technology, particularly the Random Forest algorithm. This study aims to estimate hotspots using the Random Forest model and assess the accuracy of the model and the spectral index partitions in estimating hotspots. The application of Random Forest in this research leverages various spectral indices as predictors for hotspot estimation in the KHG Sungai Kahayan-Sungai Sebangau area, Central Kalimantan. The indices used include NDVI, NDMI, NDWI, EVI, EVI2, NBR, and NBR2, all extracted from Sentinel-2A satellite imagery data. Random Forest model classifies each hotspot location into low, nominal, and high categories based on spectral indices. The model demonstrates lower performance for the low category, with an accuracy of approximately 30%, but shows better performance for the nominal and high categories, with accuracies ranging from 60% to 70%. The overall accuracy (OA) of the model is relatively high for both testing and validation datasets, reaching 65%, indicating that the model does not suffer from overfitting. The highest spectral index partition was NBR2, while the lowest was EVI1. The estimation of hotspots using the Random Forest model also indicated potential bias due to class imbalance. Utilizing the Random Forest model for hotspot detection is expected to contribute to the study of monitoring and management of forest and peat fires.
Keyword: hotspot, forest and peat fires, peatland, random forest, spectral indices

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: 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: