Judul: Penyusunan Baseline Deforetasi Berbasis Spasial di Beberapa Kecamatan Provinsi Jambi
Abstrak: Deforestation and forest degradation are the main problems that affect the accumulation of Green House Gas at the atmosphere. This study describes the development of deforestation tipology on the basis social economic factor at several districts in Jambi Province using clustering method, i.e. Standardized Euclidean Distance. The baseline of deforestation was developed on the basis of timeseries of forest and land cover maps and satellite imagineries from 1990 to 2011. This study found that deforestation typology is significantly affected by population growth, as well as the needs of the agricultural land and plantations (including rubber/oil). This research also found that the baseline model are Lh = (2 x10235) Th-69.49 for predicting forest area with deforestation considered and Lh=(2x10247)Th-69.49 for predicting forest area without deforestation considered (zero deforestation).
Keyword: clustering, green house gas, driving force, tipology, deforestation

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: 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: