Judul: Model Spasial Deforestasi Periode 2000-2013 Di Kphp Poigar, Provinsi Sulawesi Utara
Abstrak: Hutan merupakan bagian dari ekosistem yang menyediakan jasa lingkungan bagi satu kesatuan ekosistem. Penurunan fungsi hutan dalam suatu ekosistem terjadi salah satunya karena deforestasi. Penelitian ini bertujuan menganalisis deforestasi dan faktor yang mempengaruhi deforestasi di KPHP Poigar. Metode analisis deforestasi yaitu dengan analisis perubahan tutupan hutan menjadi tutupan bukan hutan dengan teknik post classification comparison. Analisis faktor penyebab deforestasi dilakukan dengan pembangunan model spasial deforestasi menggunakan model regresi logistik biner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa total penurunan luas kelas tutupan hutan dari periode 2000 sampai 2007 yakni sebesar 7 918.41 hektar (19 %), kemudian pada 2013 penurunan luas kelas tutupan hutan sebesar 4 735.19 hektar (11 %) sehingga total penurunan luas tutupan hutan sampai periode 2013 sebesar 12 668.2 hektar. Perubahan tutupan hutan sebagian besar terjadi akibat konversi hutan menjadi lahan perkebunan. Hasil analisis penyebab deforestasi di KPHP Poigar dipengaruhi oleh enam faktor yaitu jarak dari jalan, jarak dari pemukiman, jarak dari sungai, kepadatan penduduk, ketinggian tempat dan kemiringan lereng. Faktor kepadatan penduduk merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap deforestasi dengan nilai V sebesar 0.674. Model spasial deforestasi dengan regresi logistik dibangun menggunakan lima peubah penjelas yaitu jarak dari jalan, jarak dari sungai, kepadatan penduduk, ketinggian tempat dan kemiringan lereng. Persamaan regresi logistik yang dihasilkan adalah Logit (Deforestasi) = 0.6054 – 0.000787(ketinggian tempat) – 0.448363(jarak dari jalan) – 0.231288(jarak dari sungai) + 0.001038(kemiringan lereng) + 0.001692(kepadatan penduduk). Hasil analisis model spasial deforestasi menunjukkan bahwa kepadatan penduduk dan infrastruktur jaringan jalan merupakan faktor kunci yang mempengaruhi deforestasi di KPHP Poigar. Model spasial deforestasi mampu memprediksi kejadian deforestasi di KPHP Poigar dengan tingkat akurasi sebesar 58 % secara spasial. Kajian mengenai deforestasi di kawasan hutan dapat membantu dalam perumusan opsi pengelolaan kawasan pada blok/petak pengelolaan. Rekomendasi pengelolaan blok di kawasan KPHP Poigar yang diusulkan dalam penelitian ini terdiri atas HTI (1 blok), HTR (2 blok), HKM (1 blok) dan H-mitra (4 blok) serta kegiatan rehabilitasi dan perlindungan pada kawasan lindung.
Keyword: Deforestasi, regresi logistik, model spasial, KPHP Poigar

Judul: Model Spasial Deforestasi di Provinsi Jambi
Abstrak: Dalam dua dekade terakhir, deforestasi telah menjadi masalah internasional karena perannya pada perubahan iklim. Penelitian ini menjelaskan pemodelan spasial untuk memprediksi deforestasi di Provinsi Jambi. Tujuan penelitian utama adalah untuk mengetahui model spasial terbaik untuk memprediksi deforestasi dengan mempertimbangkan konteks spasial. Data utama yang digunakan untuk analisis meliputi gambar Landsat Multitemporal yang diperoleh pada tahun 1990, 2000, dan 2011, peta tutupan lahan yang diterbitkan oleh Departemen Kehutanan, data statistic, dan pembuktian lapang. Sebelum melakukan analisis lainnya, semua kecamatan di wilayah studi digolongkan menjadi dua tipologi atas dasar faktor-faktor sosial dan ekonomi dengan menggunakan pendekatan clustering, yaitu deforestasi kecepatan rendah dan kecepatan tinggi. Model spasial dikembangkan dengan menggunakan metode least-square. Studi ini menemukan bahwa model spasial deforestasi untuk wilayah deforestasi kecepatan rendah Logit (Deforestasi) = -2,7046 - 0,000397 * JH90 (jarak dari tepi hutan tahun 1990) + 0,000002 * JJ (jarak dari jalan) - 0,000111 * JKBN90 (jarak dari real tepi tanaman tahun 1990) + 0,000096 * JP90 (jarak dari tepi tanaman pertanian tahun 1990) + 0,044227 * PDK90 (kepadatan penduduk tahun 1990) + 0,148187 * E (elevasi) - 0,131178 * S (kemiringan), sedangkan untuk wilayah deforestasi kecepatan tinggi Logit (Deforestasi) = -9,1727 - 0,000788 * JH90 (jarak dari tepi hutan tahun 1990) - 0,000065 * JJ (jarak dari jalan) - 0,000091 * JKBN90 (jarak dari tepi perkebunan tahun 1990) + 0,000005 * JP90 (jarak dari tepi tanaman pertanian tahun 1990) - 0,070372 * PDK90 (kepadatan penduduk tahun 1990) + 11,268539 * E (elevasi) - 1,495198 * S (kemiringan). Model deforestasi kecepatan rendah dan kecepatan tinggi masing-masing memiliki ROC (Karakteristik Operasi Relatif) dari 91,32% dan 99,08%. Studi ini menyimpulkan bahwa tipologi dapat dibuat atas dasar kepadatan penduduk. Tingkat deforestasi secara signifikan dipengaruhi oleh aksesibilitas (jarak dari tepi hutan, jarak dari tepi perkebunan, tepi dari lahan pertanian), kondisi biofisik (elevasi dan kemiringan) serta kepadatan penduduk.
Keyword: clustering, deforestasi, gambar landsat multitemporal, model spasial, tipologi

Judul: Desain Sistem Transfer Energi Nirkabel Berbasiskan Tesla Coil
Abstrak: Tesla coil merupakan alat yang ditemukan oleh Nikola Tesla yang dapat mentransmisikan daya tanpa kabel dengan memanfaatkan prinsip induksi elektromagnetik. Pada penelitian ini dibuat sebuah prototype Tesla Coil dengan menggunakan transistor C1970 dan receiver menggunakan rangkaian LC. Identifikasi alat meliputi pengaruh daya input transmitter terhadap receiver, bentuk signal yang dipancarkan transmitter, pengaruh jarak transmitter dan receiver, nilai efisiensi serta efek alat terhadap perangkat lain. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa semakin besar daya input maka semakin besar daya yang dipancarkan oleh transmitter. Bentuk sinyal yang dipancarkan oleh transmitter berupa gelombang listrik AC sinusoidal dengan frekuensi ~2.9 MHz. Semakin jauh jarak receiver terhadap transmitter maka semakin kecil amplitudo gelombang AC yang diterima oleh receiver, menyebabkan semakin kecil daya yang diterima oleh receiver. Adapun nilai efisiensi terbesar penangkapan daya oleh receiver yaitu sebesar 0.00516 % serta terdapat gangguan pada alat-alat tertentu seperti monitor komputer dan radio.
Keyword: rangkaian LC, receiver, tesla coil, transistor C1970, transmitter