Judul: Identification of Drought-Prone Rice Fields from Landsat 8 Image in Tegalluar Village, Bojongsoang Sub-District, Bandung District
Abstrak: Bencana kekeringan merupakan fenomena alam yang berkaitan erat dengan ketersediaan air yang menurun, sehingga bencana ini berdampak besar bagi makhluk hidup, terutama terhadap pangan melalui kekeringan lahan sawah. Salah satu wilayah di Indonesia yang tergolong sering mengalami kekeringan lahan sawah adalah Kecamatan Bojongsoang, Kabupaten Bandung, yang terdiri dari enam desa. Desa Tegalluar merupakan salah satu desa yang paling sering mengalami banjir di musim hujan, namun sebagian wilayahnya juga mengalami kekeringan di musim kemarau. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi lahan sawah rawan kekeringan melalui metode partisipatif dan analisis Citra Landsat 8 akuisisi Juni – Oktober 2018, serta mengetahui dampak dari kekeringan tersebut. Metode analisis citra yang dilakukan adalah analisis indeks kekeringan (TVDI) yang dibangun dari indeks vegetasi (NDVI) dan indeks suhu permukaan (LST). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari pemetaan secara partisipatif didapatkan ada 5 kelompok tani yang lahan sawahnya terindikasi rawan terhadap kekeringan. Di 5 wilayah kelompok tani ini selanjutnya dijadikan sebagai wilayah kajian untuk analisis TVDI. Hasil analisis TVDI menunjukkan bahwa puncak kekeringan di Desa Tegalluar tahun 2018 terjadi pada bulan September hingga Oktober dimana kekeringan hanya melanda dua kelompok tani, yaitu Bumi Harapan dan Mekar Harapan, serta non-kelompok tani di sekitarnya. Adapun dampak utama yang ditimbulkan oleh kekeringan adalah penurunan produktivitas lahan sawah yang sangat drastis. Dengan luas lahan sawah yang terdampak cukup luas, yaitu sekitar 87,51 Ha (42,87%), kerugian petani akibat gagal panen dirasakan cukup berat. Beberapa upaya mitigasi yang penting dan dapat dibantu oleh pemerintah antara lain adalah perluasan jaringan irigasi, baik berupa irigasi tetes, irigasi selang, ataupun irigasi parit, serta menetapkan sistem asuransi pertanian yang menarik bagi petani.
Keyword: Bandung, Bojongsoang, Drought, Landsat 8, LST index, NDVI index, TVDI index, paddy field

Judul: Analisis tingkat kekeringan lahan sawah di wilayah Bekasi Utara menggunakan citra landsat 7
Abstrak: Indonesia adalah negara kepulauan yang terletak di katulistiwa dan sensitif terhadap gejala klimatologis El Nino dan La Nina. Gejala El Nino menghasilkan iklim kering dan sebaliknya La Nina menghasilkan iklim basah yang berlebih di Indonesia. Jika gejala La Nina terjadi di samudera Pasifik, maka di Indonesia ferancam oleh bencana banjir, dan sebaliknya jika gejala El Nino yang terjadi maka Indonesia terancam oleh bencana kekeringan. Ancaman kekeringan sebagian besar berada di Indonesia bagian timur, namun tidak menutup kemungkinan untuk terjadi di Indonesia bagian barat, seperti yang terjadi di Kabupaten Bekasi, terutama yang berada di kecamatan-kecamatan Sukatani, Karang Bahagia, Sukakarya, Cabangbungin, dan Muara Gembong. Tujuan penelitian ini adalah (1) melakukan identifikasi lapangan dan klasifikasi terhadap area-area lahan sawah yang mengalami kekeringan di lima kecamatan tersebut di atas, (2) melakukan penilaian NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan LST (Land Surface Temperature) dari citra Landsat-7 pada lima kecamatan fersebut di atas, dan (3) melakukan analisis hubungan antara data kekeringan di tapangan dengan nilai-nilai NDVI dan LST. Metode penilaian kekeringan Lapangan dilakukan secara kualitatif dengan kategori tertentu, adapun untuk thenilai NDVI dan LST berturut-turut mengacu pada formula Rouse et al. (1973) dan situs http://www.yale.edu/eco. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kekeringan yang terjadi di daerah penelitian ini sebagian disebabkan oleh kekeringan alamiah dan sebagian oleh kekeringan antropogenik. Dari 140 titik sampel didapatkan 32,25% termasuk ke dalam kelas tidak kering, 14,71% agak kering, 15,68% kering, dan 37,25% kering sekali. Dari hasil tersebut lahan pertanian tidak kering dan kering sekali tampak lebih dominan di daerah penelitian. Analisis NDVI dan LST dilakukan pada citra Landsat-7 multitemporal, yaitu dari citra tahun 2000, 2005, 2010, dan 2014. Seluruh citra tersebut dipilih dari tanggal akuisisi yang sama yaitu pada bulan kering (22 Juni sampai 28 Juli). Berdasarkan hasil analisis terlihat bahwa NDVI tahun 2014 cenderung memiliki milai yang lebih rendah dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya, sebaliknya nilai LST tahun 2014 cenderung lebih tinggi dari tahun-tahun sebelumnya. Hubungan antara LST dan NDVI bersifat negatif yaitu semakin tinggi suhu permukaan maka indeks vegetasi semakin menurun. Adapun hubungan antara kekeringan lapangan dengan penilaian NDVI dan LST menunjukan adanya kesesuaian. Hasil penelitian setelah dilakuakn pengkelas menggunakan nilai NDVI dan LST menunjukkan bahwa luas lahan tidak kering 54.6 ha, kering 214.2 ha, dan kering sekali 19 ha. Dari hasil tersebut lahan pertanian kering tampak lebih dominan di daerah penelitian.
Keyword: Bekasi, Drought, Landsat-7, LST, NDVI, Wetland, Agriculture, Agriculture land, Dry climate, El Nino, La Nina

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: