Judul: Pola Sebaran Titik Panas (Hotspot) sebagai Indikator Kebakaran di Lahan Gambut di Provinsi Riau
Abstrak: Provinsi Riau merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang mempunyai tingkat kebakaran hutan dan lahan yang tinggi. Kondisi ini dapat dilihat dari tingginya sebaran hotspot dan kejadian kebakaran hutan dan lahan setiap tahunnya. Dengan demikian, penyediaan informasi yang memadai mengenai sebaran potensi kebakaran hutan dan lahan melalui sebaran hotspot menjadi hal yang terpenting dalam pencegahan kebakaran hutan dan lahan, khususnya untuk lahan gambut di Provinsi Riau. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sebaran hotspot sebagai indikator kebakaran di lahan gambut di Provinsi Riau. Identifikasi hotspot bermanfaat memberikan informasi/gambaran fluktuasi sebaran hotspot di Provinsi Riau. Sehingga, dapat digunakan dalam penentuan daerah rawan kebakaran yang berguna dalam kegiatan manajemen kebakaran hutan di Provinsi Riau. Hasil penelitian terbentuk sebuah pola sebaran hotspot dalam kurun waktu tiga tahun (2009-2011). Jumlah hotspot yang ditemukan dalam tiga tahun adalah 12.987 hotspot. Pola sebaran hotspot tertinggi pada tahun 2009 sebanyak 7.734 hotspot, tahun 2010 terjadi penurunan jumlah hotspot menjadi 1.715 hotspot. Namun jumlah hotspot kembali meningkat menjadi 3.538 hotpsot pada tahun 2011. Sebaran hotspot tertinggi setiap tahun dimulai pada bulan Mei hingga Agustus. Luasan lahan gambut di Provinsi Riau adalah 45% dari luas total provinsi. Dalam kurun waktu tiga tahun (2009-2011), sejumlah 7.149 hotspot atau 55% ditemukan di tanah bergambut, dan 5.838 hotspot atau 45% pada tanah selain gambut. Penyebab tingginya hotspot di Provinsi Riau adalah tingginya praktek alih guna dan fungsi lahan menjadi perkebunan kelapa sawit serta praktek pembukaan lahan dengan pembakaran, selanjutnya faktor iklim yang mendukung tingginya sebaran hotspot adalah panjangnya hari kering dan rendahnya curah hujan di Provinsi Riau.
Keyword: 

Judul: Penggunaan penginderaan jauh dan sistem informasi geografis untuk deteksi dan prediksi kebakaran gambut di Kabupaten Bengkalis provinsi Riau
Abstrak: Propinsi Riau. Sebagian besar lahan di kabupaten ini merupakan lahan gambut yang telah dikonversi menjadi areal budidaya seperti perkebunan, hutan tanaman dan perladangan. Kebakaran sebagian besar ditemukan pada lahan gambut sebagai akibat aktivitas pembukaan lahan. Pembukaan kawasan gambut sangat beresiko karena dapat mengakibatkan dampak buruk bagi lingkungan seperti kebakaran dan kabut asap. Oleh karena itu, identifikasi dan prediksi kejadian kebakaran gambut sangat penting untuk mengurangi kerusakan dan dampak lingkungan akibat kebakaran gambut. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan keakuratan data hotspot data beberapa sumber penyedia data, menjelaskan dampak kondisi biofisik dan aktifitas manusia pada lokasi terindikasi kebakaran dan membuat prediksi kebakaran gambut dengan varibel dari faktor biofisik dan aktivitas manusia. Dalam penelitian ini dipergunakan analisa deskriptif dan analisis spasial dari data hotspot. Analisa citra satelit Landsat TM digunakan untuk identifikasi lahan terbakar dan perubahan penutupan lahan. Sedangkan model prediksi kebakaran dibuat dari model regresi logistik binary kemudian diimplementasikan menjadi model spasial prediksi kebakaran gambut. Hotspot merupakan indikasi kebakaran hutan yang dibuktikan dengan hasil interpretasi dan analisa citra dengan warna merah muda hingga merah muda tua untuk kombinasi Band 543 dan hijau muda hingga hijau muda tua untuk kombinasi Band 453. Jumlah hotspot yang dikeluarkan sumber penyedia hotspot dari terbesar ke terkecil yaitu JICA, ASMC dan LAPAN. Hotspot dari ASMC mempunyai akurasi sebaran yang lebih tinggi yaitu 60 %, JICA 47% dan LAPAN 40%. Adapun JICA memiliki akurasi lokasi yang lebih tinggi yaitu 1.75 km, ASMC 4.46 km dan LAPAN 3.70 km. Dua dari sembilan variabel secara statistik yaitu ketebalan gambut dan NDVI pada taraf nyata 0.05 dan jarak dari areal HPH/HTI pada taraf nyata 0.10 dimana akurasi model sebesar 69.5%. Korelasi antara variabel yang berperan yaitu ketebalan gambut, NDVI dan jarak dari lokasi HPH/HTI dengan kejadian kebakaran adalah negatif.
Keyword: Detection, Prediction, Peatland fire, Hotspot, Forest conversion, Land fire

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: