Judul: Monitoring Luas Hutan Rakyat Berdasarkan Citra Landsat : Kasus di Kecamatan Cikalong, Kabupaten Tasikmalaya, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Kecamatan Cikalong, Kabupaten Tasikmalaya, Jawa Barat dengan menggunakan citra Landsat tahun 1994, 2000, 2005, dan 2010. Klasifikasi tutupan lahan dilakukan secara visual pada citra tahun 2005 dan 2010 dan secara digital pada citra tahun 1994 dan 2000. Identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi perkembangan luas hutan rakyat dilakukan secara open type interview dan nonstructured interview. Evaluasi keberhasilan dilakukan dengan uji akurasi (kappa, overall, user, dan producer) serta analisis separabilitas. Sedangkan metode dalam analisis perubahan hutan rakyat adalah post-classification comparasion. Hasil analisis digital citra Landsat menampilkan 12 kelas tutupan lahan yaitu badan air, hutan tanaman jati, lahan terbuka, pemukiman, hutan rakyat, kebun campuran, pertanian lahan kering, rawa semak, sawah, semak/belukar, awan, dan bayangan awan. Sedangkan analisis visual citra Landsat menampilkan 10 kelas dengan jenis kelas yang sama dengan analisis digital tanpa adanya kelas awan dan bayangan awan. Hasil akurasi klasifikasi citra Landsat didapatkan nilai kappa 97,21 %, overal 98,18 %, user 96,66 %, dan producer 97,85 % pada citra tahun 2010. Nilai kappa 93,03 %, overall 95,45 %, user 92,62 %, dan producer 97,39 % pada citra tahun 2005. Nilai kappa 87,6 %, overall 89,14 %, user 91,88 %, dan producer 85,86 % pada citra tahun 2000. Selanjutnya nilai kappa 89,03 %, overall 90,32 %, user 90,93%, dan producer 84,45 % pada citra tahun 1994, dst
Keyword: Bogor Agricultural University, Hutan Rakyat, Monitoring, Intrepetasi, Institut Pertanian Bogor, IPB, Citra Landsat Hutan Rakyat, Monitoring, Intrepetasi

Judul: Deteksi Pembukaan Hutan Menggunakan Citra Satelit Multiwaktu di Wilayah Kerja PT. Intracawood MFG, Kalimantan Timur
Abstrak: Indonesia sangat kaya akan sumber daya hutan yang sangat potensial sebagai sumber devisa negara. Dalam rangka pemanfaatannya, dilakukan penebangan hutan. Keglatan penebangan yang telah dilakukan menyebabkan areal llutan Indonesia menurun rata-rata 3,4 juta hektar per tahun dan mengaiami kerusakan seluas 32 juta hektar. Untuk menghindari Jaju eksploitasi yang semakin cepat dan terjadinya kerusakan hutan yang lebih luas. perlu dilakukan pemantauan secara periodik. Pemantauan secara periodik menggunakan citra satelit Landsat TM dimungkinkan karena perekaman data TM dilakukall berulang-ulang pacta lokasi yang sallla dengan interval waktu yang relatif singkat (16 hari). Untuk menambah informasi. data hasil pengolahan citra satelit dapat digabungkan dengan data dan peta lain dalam format Sistem Informasi Geografi (SJG). Bahan-bahan yang digunakan terdiri dari data dijital citra satelit Landsat TM perekaman tanggal 20 April 1991. 7 Agustus 1996. 22 Mei 1997 dan 9 September 1999, data dijital vector berupa jalan, sungai, peta batas RKL, dan peta batas HPH serta data-data lainnya yang terdiri dari peta kerja, LHP, LHC dan RKPH. Sedangkan alat yang digunakan adalah seperangkat kompllter dengan.\'o/h'·are ER M.I>J>PER, ARC INFO dan ARC VIEW. Penelitian dilakukan dengan111etode klasifikasi terpisah (lndependel1l Cia.\xi/icaTion.\/elhod). yang terdiri dari 3 tahapan utama yaitu interpretasi visual citra satelit menggunakan kombinasi 541. 542. 5-+3, 741. 432 dan 321, analisis dijitaI citra satelit dengan metode kemungkinan maksimuI11 (maxlI71um likelihood) dan sparial analy.\'i.,·meng,gunakan sarana Sistem Informasi Geografi. Dari hasil anal isis dijital diperoJeh bahwa karakteristik refiektansi tiap kelas pemItupan hut3n dan lahan pada ketiga citra ul11umnya 5ama. Untuk keJas hutan, Logged On!/" Fores! memiliki nilai reflektansi tertinggi dan diikuti kelas hutan potensi .2 (60 n1"/l1a - 1:20I11"/ha) dan 11u1a11 patensi J (> 120n/lha). Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi potensi hutan maka nilai refleh.'1ansinya semakin rendah dan sebaliknya. Pembukaan hutan bempa jalan hutan (tallah kosong 1 dan tanah kosong 2) memiliki nilai refiektansi paling tinggi dibandingkan penutupan Jainnya pada semua band (kecuali band 4). Hal ini terjadi akibat tidak adanya vegetasi sebagai naungan sehingga radiasi yang sampai tidak diserap tapi dipantulkan kembali. Sedangkan pada band 4 nilai refiektansinya rendah karena band 4- merupakan saluran PUl1cak pantuJan vegetasi. Dari hasil evaluasi klasifikasi denganl11enggunakan matrik kesalahan (cUl~lilsion I71mrix) dan matrik keterpisahan (Transformasi Divergensi). hasil terbaik dijumpai pada hasil klasifikasi dengan menggunakan kombinasi./idl sel (band L 2, 3. 4. 5 dan 7). Nilai kappa aC(,lIran' pada citra TM 1991. 1996, dan 1997 adalah 100% sedangkan nilai keterpisahannya masing-masing 1994,"5 , 1991,50, dan 1993.64. Namun dari hasil uji Z terhadap semua kombinasi diperoieh bahwa penggunaan kombinasi 3 band sudah cukup optimum digunakan untuk klasifikasi. Kombinasi 3 band tersebut pada semU3 citra 5ama yaitu kombinasi 543. Nilai kappa oc('uro(:,' pacta citra TM 199] adalah 99,6% dan pada citra Ti\l J 996 dan J 997 adalah 100% sedangkan nilai keterpisahannya masing-m3sing 1982.61 . 1987.14 dan 1986.31. Kombinasi 3 band tersebut terdiri dari satu band dad saluran tampak. satu band saluran inframerah dekat dan satu band dari saluran inframerah menengah. Dalam analisis perubahan, citra yang digunakan adalah citra TM tahun 1991 dan 1997. Areal yang dianalisis seluas 18562,5 hektar (375 X 550 piksel). Daerah tersebut terletak pada posisi geografis 3"15'32,8" LU - 3"6'35.42" LU dan 116°45'19,93"
Keyword: 

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: