Judul: Penentuan Kualitas Tempat Tumbuh Nipah (Nypa Fruticans) menggunakan Citra Pesawat Tidak Berawak Studi Kasus Di Kabupaten Kubu Raya
Abstrak: Nipah adalah salah satu tumbuhan dalam keluarga palem (palma) yang tumbuh di lingkungan hutan bakau atau daerah pasang surut air laut. Dari perspektif ekonomi lainnya, nipah merupakan salah satu sumber daya hutan yang dapat memberikan nilai ekonomi yang prospektif, namun potensinya masih kurang dimanfaatkan dan bahkan ditinggalkan. Dalam konteks penentuan kualitas dan produktivitas tegakan, pengukuran lapangan dan pengamatan merupakan kegitan penting dalam perencanaan kehutanan. Informasi spasial tentang kualitas tempat tumbuh seperti sebaran, parameter, dan area yang diperlukan dalam perencanaan tata ruang, pencocokan spesies dan pengaturan hasil. Pada bidang kehutanan, penentuan kualitas tempat tumbuh nipah menggunakan teknologi penginderaan jauh merupakan sesuatu hal yang baru. Penelitian ini menggunakan peubah yang diukur dari citra pesawat tidak berawak (unmanned aerial vehicle) untuk menentukan kualitas tempat tumbuh nipah. Tujuan utama penelitian ini adalah membangun model kualitas tempat tumbuh dan mengidentifikasi faktor-faktor biofisik yang paling berpengaruh berdasarkan peubah-peubah yang diukur pada citra UAV maupun terestris yang mencakup tekstur tanah (X1), salinitas air (X2), pH air (X3), kerapatan tajuk citra (X4) dan jumlah pohon (N) yang diukur pada citra (X5). Tujuan tambahannya adalah untuk menentukan indikator yaitu luas bidang dasar, volume nipah dan biomassa nipah manakah yang paling konsisten dan akurat digunakan sebagai indikator penentuan kelas kualitas tempat tumbuh nipah. Data utama yang digunakan adalah citra resolusi tinggi unmanned aerial vehicle (UAV) perekaman bulan Februari 2016 dengan resolusi 10 cm dan terdiri dari band red, green, blue dan alpha. Data utama lainnya yang digunakan adalah hasil pengukuran dimensi tegakan nipah di lapangan yang meliputi keliling pelepah terbesar dan terkecil pada ketinggian 1.3 m, jumlah pelepah hidup dan mati, diameter rumpun nipah, keliling pangkal dan ujung tunggak pada ketinggian 1.3 m, panjang tunggak, jumlah tunggak, keliling dan panjang per seksi yang ditebang, berat basah sampel batang dan daun pelepah per seksi yang ditebang, berat kering sampel batang dan daun pelepah yang ditebang, koordinat relatif setiap pohon, nama jenis spesies yang teridentifikasi, jumlah pohon dalam setiap plot pengamatan, pH air, salinitas air, dan tekstur tanah. Pengolahan dan analisis data yang digunakan mencakup (a) penghitungan luas bidang dasar rumpun nipah, (b) penghitungan volume nipah, (c) penghitungan biomassa nipah, (d) identifikasi indikator kualitas tempat tumbuh nipah (luas bidang dasar, volume nipah dan biomassa nipah), (e) uji normalitas data, (f) uji multikolinieritas, (g) analisis diskriminan kualitas tempat tumbuh menggunakan peubah-peubah yang diukur di lapangan dan yang diukur melalui UAV, dan (h) diuji akurasi dari model diskriminan yang terpilih dengan overall accuracy. Indikator kualitas tempat tumbuh nipah yang terpilih ditentukan berdasarkan konsistensi dan keakuratan akurasi yang didapatkan dari masing-masing model. Penelitian ini menemukan bahwa kelas kualitas tempat tumbuh nipah dapat ditentukan menggunakan indikator biomassa nipah (lebih baik dibandingkan luas bidang dasar dan volume nipah). Peubah yang paling konsisten dalam penentuan kualitas tempat tumbuh nipah adalah tekstur tanah yang selanjutnya diikuti oleh pH air dan salinitas air. Klasifikasi dengan lima kelas kualitas tempat tumbuh yang memiliki akurasi tertinggi adalah kombinasi peubah tekstur tanah (X1), salinitas air (X2), pH air (X3) dan jumlah pohon (N) yang diukur pada citra (X5) dengan akurasi 63.3% (kelas equal interval). Sedangkan dengan tiga kelas, yang memiliki akurasi tertinggi adalah kombinasi peubah
Keyword: analisis diskriminan, kualitas tempat tumbuh, nipah, unmanned aerial vehicles (UAV )

Judul: Penggunaan Citra Pesawat Tak Berawak dalam Inventarisasi Dimensi Vegetasi Nipah (Nypa fruticans).
Abstrak: Salah satu asosiasi tumbuhan yang masuk kedalam ekosistem mangrove adalah vegetasi nipah (Nypa fruticans). Informasi dan data mengenai nipah masih sangat jarang ditemukan baik mengenai potensi, pertumbuhan dinamis dan dimensi tegakannya. Permasalahan kehutanan yang sangat kompleks dengan dinamika perubahannya yang cepat, tidak terkecuali pada vegetasi nipah, membutuhkan teknologi inventarisasi yang handal, cepat, murah, akurat dan praktis. Perkembangan drone (dynamic remotely operated navigation equipment) memberikan peluang baru. Drone atau pesawat tak berawak (unmanned aerial vehicle/UAV) mampu menghasilkan citra resolusi tinggi dan sangat tinggi, selain itu lebih murah, cepat, resiko kecil dan terbang dibawah awan. Penggunaan citra resolusi tinggi dan sangat tinggi menjadi sebuah kebutuhan dalam pengelolaan hutan, salah satunya dalam mendeteksi dan mengidentifikasi dimensi tegakan hutan. Penggunaan citra resolusi tinggi dan sangat tinggi menbutuhkan pendekatan yang berbeda dengan citra resolusi rendah dalam pengolahan data. Pendekatan yang menjadi tren dalam pengolahan citra resolusi tinggi dan sangat tinggi adalah Object-based Image Analysis (OBIA). Tujuan utama penelitian ini adalah menguji kemampuan dan keterhandalan pendekatan klasifikasi berbasis objek (OBIA) dengan menggunakan algoritma mean-shift yang diintegrasikan dengan pendekatan berbasis piksel dalam menginventarisasi dimensi vegetasi nipah (Nypa fruticans). Tujuan tambahan penelitian ini untuk mendesain bentuk dan ukuran plot optimal terhadap dimensi vegetasi nipah untuk menaksir persentase kerapatan tajuk dan gap nipah dari citra UAV. Lokasi penelitian berada di wilayah konsesi PT Kandelia Alam, Kabupaten Kubu Raya Provinsi Kalimantan Barat. Data utama pada penelitian ini berupa citra UAV mencakup luasan 4087 ha dan direkam pada bulan Februari 2016. Citra UAV yang digunakan merupakan citra multispektral dengan resolusi spasial 10 cm. Data pendukung penelitian berupa diameter individu nipah, diameter pelepah, jumlah pelepah hidup dan mati serta sampel pelepah dengan berat 100–200 gram. Metode yang digunakan terdiri dari beberapa tahapan antara lain pengolahan citra digital (segmentasi dan klasifikasi), simulasi plot terestris dan perhitungan kerapatan tajuk dan gap nipah. Segmentasi citra UAV menggunakan algoritma mean-shift segmentation dengan 27 kombinasi dari parameter spatial radius (hs), range radius (hr), dan minimum region size (M). Pendugaan kerapatan tajuk dan gap vegetasi nipah dilakukan dengan menggabungkan hasil klasifikasi berbasis piksel (maximum likelihood classifier) dengan pendekatan berbasis objek (mean-shift segmentation). Uji akurasi digunakan untuk membandingkan hasil klasifikasi OBIA dengan hasil interpretasi visual. Hasil klasifikasi terbaik kemudian digunakan untuk menghitung kerapatan tajuk dan gap berdasarkan ukuran plot optimal di lapangan. Simulasi plot terestris ditentukan berdasarkan nilai koefisien keragaman (CV) dengan waktu inventarisasi. Plot simulasi terbaik kemudian digunakan untuk menduga dimensi kerapatan tajuk dan gap nipah pada klaster penelitian. Beberapa hal yang menjadi hasil dari penelitian ini adalah bahwa kombinasi parameter segmentasi yang paling optimal dalam menaksir kerapatan tajuk dan gap vegetasi nipah adalah kombinasi dari spatial radius 10, range radius 10 dan minimum region size 50 (K-10). Hasil uji akurasi hasil segmentasi menggunakan kombinasi parameter pada K-10 adalah sebesar 76.6% untuk akurasi keseluruhan dan 55.7% untuk akurasi kappa. Parameter minimum region size (M) lebih berpengaruh terhadap hasil segmentasi dibandingkan dengan parameter lainnya (spatial radius dan range radius). Dengan menggunakan plot optimal terestris berukuran 20×100 meter ditemukan estimasi kerapatan tajuk dan gap nipah di areal penelitian mempunyai kisaran 53.0% – 74.9% untuk kerapatan tajuk, dan 25.1% – 47% untuk gap.
Keyword: nipah, kerapatan tajuk, pesawat tak berawak (UAV), algoritma mean-shift

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: