Judul: The Use of Markov Cellular Automata Technique for Predicting Forest Cover Change in Rokan Hulu, Riau Province, Indonesia
Abstrak: Tesis ini mengkaji tentang implementasi Markov Cellular Automata (MCA) untuk memprediksi perubahan tutupan hutan di Kabupaten Rokan Hulu, Provinsi Riau telah dibahas. Tujuan dari studi ini untuk mengevaluasi penggunaan M-CA untuk mendeteksi perubahan tutupan hutan antara tahun 2005 sampai tahun 2009. Peta tutupan lahan untuk tahun 2002 dan tahun 2005 hasil interpretasi visual dijadikan data dasar dalam deteksi perubahan. Metode-metode yang dipakai meliputi visual klasifikasi, Markov Chain dan Cellular Automata. Cellular Automata dapat merepresentasikan dimensi spasial dari suatu proses perubahan hutan yang dinamik. Studi ini menemukan bahwa model simulasi yang dikaji menghasilkan hasil yang memadai dengan Index Kappa 68,5%. Untuk kasus perubahan dari hutan menjadi bukan hutan hanya terdapat selisih 1,2% antara simulasi dengan data aktual.
Keyword: 

Judul: Model Prediksi Perubahan Tutupan Lahan pada Area Kebakaran Lahan Menggunakan Model Cellular Automata Markov
Abstrak: Selama tahun 2016 Provinsi Riau mengalami kebakaran hutan dan lahan (karhutla) seluas 10,676 hektar lahan terbakar, dimana Kabupaten Rokan Hilir merupakan wilayah kebakaran hutan dan lahan terluas yaitu sekitar 3,416 hektar. Luasan lahan gambut di Indonesia saat ini mengalami degradasi, salah satunya karena banyaknya kebakaran hutan yang terjadi sehingga mengakibatkan penggunaan lahan, perubahan penggunaan lahan dan kehutanan atau yang dikenal dengan land-use, land-use changes and forestry. Penelitian ini bertujuan membuat model prediksi perubahan tutupan lahan di area kebakaran lahan menggunakan model Cellular Automata Markov. Model Cellular Automata Markov digunakan untuk memprediksi perubahan tutupan lahan karena model tersebut sangat cocok diterapkan untuk fenomena spasial pada tingkat kedetilan yang tinggi. Model prediksi dibangun dengan menggunakan data tutupan lahan 3 periode, yaitu tahun 2000-2003, 2006-2009, dan 2014-2016, dimana tahun 2000, 2006, dan 2014 untuk melihat lahan sebelum terjadinya kebakaran dan tahun 2003, 2009, dan 2016 untuk melihat lahan setelah terjadinya kebakaran. Sedangkan untuk data kebakaran yang digunakan adalah data citra MCD64A1 pada bulan Maret tahun 2002, bulan Juli tahun 2007, dan bulan Juni tahun 2015. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pada periode 2000-2003 hutan rawa sekunder mengalami penurunan luas wilayah sebesar 1.78% dan belukar rawa mengalami peningkatan luas wilayah sebesar 0.92%. Untuk periode 2006- 2009 hasil penelitian menunjukkan bahwa hutan rawa sekunder mengalami penurunan luas wilayah sebesar 17.61% dan pertanian lahan kering campur mengalami peningkatan luas wilayah sebesar 18.07%. Sedangkan untuk periode 2014-2016 hasil penelitian ini menunjukkan bahwa hutan tanaman mengalami penurunan luas wilayah sebesar 17.44% dan tanah terbuka mengalami peningkatan luas wilayah sebesar 24%. Periode tahun 2000-2003 yang memprediksi perubahan tutupan lahan tahun 2006 berdasarkan karhutla pada Maret 2002 menunjukkan bahwa perkebunan mengalami perubahan sebesar 25.36% dengan nilai Kappa sebesar 95.74%. Periode 2006-2009 yang memprediksi perubahan tutupan lahan tahun 2012 berdasarkan kejadian karhutla pada bulan Juli 2007 menunjukkan bahwa belukar rawa mengalami perubahan sebesar 74.94% dengan nilai Kappa sebesar 93.22%. Sedangkan untuk periode 2014-2016 yang memprediksi perubahan tutupan lahan tahun 2018 akibat adanya karhutla pada bulan Juni 2015 menunjukkan bahwa kelas tutupan lahan belukar rawa mengalami perubahan sebesar 55.07% dengan nilai Kappa sebesar 68.59%. Hasil prediksi dari ketiga periode menunjukkan hasil yang baik dan dapat diterima, akan tetapi luasan tutupan lahan hasil prediksi untuk setiap kelas cukup berbeda dari luasan tutupan lahan aktual.
Keyword: cellular automata Markov, kebakaran lahan, lahan gambut, land-use land-use changes and forestry

Judul: Enrichment of organic selenium, inorganic selenium and  vitamin E in quail products through its supplementation in the diet and its potency  of quail eggs as an ingredient in selenium-rich egg juice
Abstrak: This study was aimed to achieve an optimum level of combine organic selenium, inorganic selenium and vitamin E in obtaining the best production and reproduction as well as the highest level of selenium in quail eggs. This study was conducted from January to August 2008. Numbers of observed quails were 720 (360 females and 360 males). The treatments were applied when the quails were six weeks old. Nine treatment diets were: To (commercial diet), T1(0.46 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T2 (0.46 ppm inorganic Se + 87.00 ppm vitamin E), T3 (0.92 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T4 (0.92 ppm inorganic Se +87.00 ppm vitamin E), T5 (0.46 ppm organic Se + 43.50 ppm vitamin E), T6 (0.46 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E), T7(0.92 ppm organic Se + 43.50 vitamin E) and T8(0.92 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E).
Keyword: egg yolk, glutathione peroxidase ( GSH-Px), hedonic test, rank test