Judul: Model Penduga Biomassa pada Ekosistem Hutan Rawa Gambut Menggunakan LiDAR (Light Detection and Ranging).
Abstrak: Hutan rawa gambut memiliki peran yang sangat penting dalam menyerap emisi karbon dan menyimpan sejumlah besar karbon di atas permukaan tanah maupun di dalam tanah. Telah ada banyak penelitian tentang estimasi biomassa di atas tanah atau Above ground Biomass (AGB), tetapi menduga AGB di ekosistem rawa gambut menggunakan LiDAR masih sangat sedikit, terutama di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun model penduga biomassa berdasarkan data LiDAR. LiDAR dapat menghasilkan informasi tentang struktur dan karakteristik vegetasi secara detail dan real-time. Pengambilan dan pengumpulan data dilakukan di Kabupaten Kotawaringin Timur, Kalimantan Tengah. Perhitungan biomassa lapangan dihasilkan dari dua allometry yang tersedia, yaitu Jaya et al (2007) (BK) dan Chave et al. (2014) (BC). Point cloud LiDAR diekstraksi ke dalam Canopy Cover (CC) menggunakan metode FRCI dan data ketinggian pohon menggunakan metode Local Maxima (LM). Data CC dan tinggi pohon dari LiDAR digunakan sebagai variabel independen dalam membangun model regresi. Model terbaik dihasilkan dari perbandingan (penilaian dan perenkingan) dari beberapa bentuk regresi (linier, kuadratik, power, eksponensial, dan logaritmik). Dari penelitian ini dihasilkan dua model estimasi terbaik dengan perhitungan biomassa (BK dan BC) yang merupakan model regresi kuadratik dengan R2 72,16% (BK) dan 79,11% (BC) dan RMSE 0,0003% (BK) dan 0,000001% (BC). Masing-masing nilai biomassa dari model adalah 250.269 ton/ha (BK) dan 299.141 ton/ha (BC).
Keyword: LiDAR, Biomassa, Hutan Rawa Gambut, Tutupan Tajuk, Allometry

Judul: Model Penduga Biomassa Atas Permukaan Berbasis Citra Resolusi Tinggi di Kalimantan Timur.
Abstrak: Citra dengan resolusi spasial yang sangat tinggi cukup potensial digunakan untuk penyusunan model penduga biomassa. Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan model penduga biomassa di hutan lahan kering dengan pendekatan penginderaan jarak jauh. Model penduga biomassa disusun berdasarkan indeks vegetasi yang memiliki korelasi dengan biomassa. Indeks vegetasi yang digunakan pada penelitian ini yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI), Infrared Percentage Vegetation Index (IPVI), dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Hasil analisis pada penelitian ini menunjukkan bahwa model terpilih untuk menduga kandungan biomassa di PT Ratah Timber adalah B = 305.7599 SAVI4.968 dengan koefisien determinasi (R2) sebesar 61.31% dan simpangan rata-rata (SR) sebesar 6.48%. Secara keseluruhan, areal PT Ratah Timber didominasi potensi biomassa pada kelas <15 ton/ha.
Keyword: biomassa, karbon, model penduga, penginderaan jauh, SAVI

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: