Judul: Identifikasi Kelas Vmvr Hvtan Tanaman Acacia Mangium Menggunakan Citra Landsat Etm7+ Di Areal Bkph Parung Panjang Kph Bogor
Abstrak: Keberadaan hulan tanaman diharapkan mampu memproduksi kayu sehingga dapat mengurangi tekanan terhadap hutan aIam. Agar hutan tanaman dapat betfungsi sesuai dengan yang diharapkan maka diperlukan suatu manajemen butan yang baik dengan memperhatikan kondisi yang ada. Data dan informasi )'ang cepat dan akurat mengenai kondisi hutan dibutuhkan dalam menentukan kegiatan perencanaan pengeJoJaan bulan yang tepat. Teknologi penginderaanjauh merupakan altematifyang tepat untuk menyediakan infonnasi prakondisi butan dengan cepat. akurat dan andal misal0Y8. menggunakan E1M7+ (Enhanced Thematic Mapper Plus). Berangkat dari keadaan tersebut, penelitian ini juga dilatarbelakangi dengan kemampuan Citra Landsat ETM7+ untuk memproyeksikan suatu produksi (kelas umue) yang saal im masih be1um banyak diteliti untuk KU pada hulan tanamao. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaJuasi kemampuan citra lAndsat ETM7+ (Enhanced Thematic Mapper Plus) uDtuk mengidentifikasi dan mengetahui keterpisahan kelas hutan lanaman A. mangium dan mengetahui kombinasi band yang terbaik untuk memisahkan kelas~kelas dalam hutan tanamanA. mang;um di daerah penelitian. Data yang digunakan berupa Citra Landsat (Land Satell/te) ETM7+ 28 Juli 2000 (Path 122. Row 65) dengan Fonnat GeoTIFF. Data penunjang iainnya berupa peta bonita. peta rupa bonti digital Indonesia dan peta areal kerja KPH Bogor. Berdasarkan hasil analisis "iSUaJ dengan menggunakan warna komposit yang terdiri dati 3 band Kombinasi band. 5-4-3 merupakan kombinasi dengan niJai tertinggi pada Oprimum lndek..<; Faktor (OIF) sebesar 34.87 yang memberikan infonnasi yang lebih variatlf dibandingkan dengan kombinasi band lainnya. Kombinasi band tersebut selanjutnya digunakan untuk mempermudah imcrpretasi citra secara visual. Kelas penutupan lallan yang diuji mencakup 16 kelas yaitu: A. mangium 1991, A. mangium 1992,A. mangium 1993,A. mangium 1994.A. mangium 1995,A. mangium 1996.A. mangium 1997,A. mangium 1998, A. numgium 1999 dan A. mangium 2000. kelas penutupan lainnya adalah kelas rimba, kelas S<I.""M. badan air, tanab kosong. awan dan bayangan awan. Kelas~kelas tersebut kemudian diuji kcterpisabannya berulang-ulang dcngan memperhatikanlmenggabungkan kelas-kelas yang keterpisabannya inseparable, 3 tahap penggabungan kelas (merged closs) dilakukan untuk mendapatkan keterpisahan yang inseparable tidak ada (0) dengan mempergunakan semua band yang ada (band I, band 2. band 3 , band 4, band 5, band 7 dan band 8). Tahap III merupakan basil akhir dimana semua kelas pada penutupan laban hutanA. mang;um dapat terpisahkan dengan baik dengan Transversed Divergence (fD) ra13·ra13 sebesar 1994.18. User's accuracy sebesar 95.450/.., Producer's accurac::y 95.37%. Overall accuracy 94.02% dan Kappa accuracy 91.48%. Pada tahap ini kelas A. mangium 1998, A. mangium 1999 danA. mangium 2000 digabung (merging) menjadi 1 kelas sebagai. kelas potensi [(potensi rendah) dan kelas A. mangium 1991, A. mang;um 1992. A. mangium 1993, A. mang;um 1994, A. mangium 1995. A. mangium 1996, A. mangium 1997 dan kelas rimba dijadikan 1 kelas sebagai kelas dengan poIensi II (potensi tinggi). Penggunaan semua (aJI) band, kombinasi band 1. band 2. band 3. band 4. band 5, band 7 dan band 8 merupakan kombinasi )1Ulg dipilih sebagai kotnbinasi band terbaik dari kombinasi-kombinasi band lainnya.
Keyword: 

Judul: Identifikasi Kelas Potensi Hutan Alam di BPH PT. Sri Buana Dumai Propinsi Riau Menggunakan Citra Satelit Landsat 7 ETM+
Abstrak: Sektor kehutanan memberikan sumbangan yang sangat besar dalam menunjang pertumbuhan ekonomi negara dan masyarakat. Kenyataan ini mengakibatkan hutan mendapat tekanan untuk kepentingan berbagai seklor termasuk non-kehutanan, keadaan ini terjadi pula di HPH PT. Sri Buana Dumai Propinsi Riau. Tekanan yang menjadi permasalahan utama di lokasi penelitian tersebut adalah perambahan dan penebangan liar. Keadaan ini mengakibatkan potensi hutan mengalami penurunan yang drastis dan dramatis, tanpa mampu dikontrol oleh manajemen perusahaan pengelola hutan. Dalam rangka identiftkasi potensi untuk menyediakan data potensi aktual, digunakan teknologi penginderaan jauh dengan sarana Landsat 7 ETM+ yang didukung data hasil pengamatan lapangan. Kegiatan pengamatan lapangan dilakukan terhadap areal berhutan dan tidak berhutan yang mampu dideskripsikan sebagai kelas-kelas penutupan lahan. Metode cluster sampling digunakan dalam survey lapangan dengan ukuran klaster 60 x 80 m', yang terdiri dari 3 petak contoh untuk inventarisasi tingkat pohon, tiang, pancang dan semai. Klasiftkasi pada citra dilakukan menggunakan prosedur Klasiftkasi Terbimbing (Supervised Classification) dengan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood). Citra yang diklasifikasi merupakan hasil cropping berukuran 1233 x 1675 piksel dengan jumlah piksel sebanyak 2.062.809. Perhitungan persamaan transformasi dari titik-titik kontrol lapangan yang terpilih dengan menggunakan prinsip-prinsip kuadrat terkecil (least square principle) menghasilkan persamaan transformasi affme (Orde I) sebagai berikut; p'= -20340+O.0333X-O.000063Y dan 1'= 8813- O.000006X-O.0333Y, dimana p' dan l' adalah koordinat estimasi. Dari hasil transformasi koordinat dengan persamaan tersebut, menghasilkan tingkat kesalahan rata-rata sebesar 0.02 piksel (0,6m). Hasil ini menunjukkan tingkat keakuratan yang tinggi karena lebih kecil dari limit maksimum kesalahan rata-rata yaitu 0,5 piksel (Jaya, 1997). Pada analisa visual yang ditunjukkan dengan nilai OIF diketahui bahwa penggunaan saluran 5- 4-2 (saluran 5 pada gun red, saluran 4 pada gun green dan saluran 2 pada gun blue) menghasilkan OIF tertinggi yaitu 87,72. Nilai OIF diatas menunjukkan bahwa komposit 5-4-2 menyajikan variasi informasi yang paling banyak dibandingkan komposit lainnya Pada saluran 8 sebagai saluran khas pada Landsat 7 ETM+ yang memiliki rentang spektral antara 0,52-0,90 flm. Saluran ini terletak pada spektrum sinar tampak (hijau dan merah) dan inframerah dekat sehingga vegetasi pada kisaran spektral ini akan mereflektansikan lebih banyak sinar datang dibandingkan tanah kosong dan air. Terdapatnya dua spektrum pada saluran 8 ini menempatkannya sebagai kombinasi terbaik dari kombinasi satu saluran dengan nilai rata-rata transfonnasi divergensi (TDj) 1813,02, kappa accuracy (KA) 70,80%, overall accuracy (OA) 74,67%, producer's accuracy (PA) 72,53%, dan user's accuracy (UA) 72,46%. Hasil klasifikasi keseluruhan menghasilkan kombinasi sa luran I sebagai kombinasi terburuk dengan nilai rata-rata transformasi divergensi 1299,85, kappa accuracy 37,36%, overall accuracy 44,78%, producer's accuracy 49,36% dan user's accuracy 51,84%, sehingga secara rata-rata saluran 1 memilki tingkat ketelitian terendah dari 127 kombinasi saluran. Sedangkan kombinasi tujuh saluran (full set) memberikan hasil paling baik, seluruh kelas pada hasil klasifikasi ini terpisahkan dengan kategori sangat baik (excellent) ditunjukkan dengan nilai rata-rata transformasi divergensi sebesar 2000 dan memiliki nilai tertinggi untuk tingkat ketelitian keseluruhan (overall accuracy) dan kappa accuracy yaitu masing-masing sebesar 99,78% dan 99,95%. Kombinasi saluran optimum pada hasil klasifikasi diwakili oleh komhinasi saluran 5-4-2 dengan nilai rata-rata transformasi divergensi sebesar 1999,94, overall accuracy 99,41% dan kappa accuracy 99,32%. Secara kuantitatif perbedaan nilai kappa accuracy pada kombinasi saluran 5-4-2 dengan kombinasi terbaik
Keyword: 

Judul: The Effects of Hypothyroidism in the Fertility of Male Rats
Abstrak: Thyroid hormones are involved in the development and maintenance of virtually all tissues. The purpose of the study is to understand effects of the neonatal hypothyroidism in the fertility of male rats. Recent studies with juvenile rats indicate that changes in thyroid function early in life have a major impact on the endocrine and/or paracrine factors regulating testicular growth and function. However, one should keep in mind that hypothyroidism is a complex hormonal dysfunction rather than a single hormonal defect. Hypothyroidism has been also shown to reduce the secretion of GnRH (gonadotropins releasing hormone), LH (Luteinizing Hormone), FSH (Follicle Stimulating Hormone), GH (Growth Hormone) and testicular testosterone in rats. Therefore, many of the testicular changes observed in prolonged hypothyroidism could result in some degree of diminished levels of the aforementioned hormones. The transient neonatal hypothyroidism model results in the unnatural testicular development and in sperm production in neonates hence resulting in decreased fertility upon puberty.
Keyword: Hypothyroidism, Neonates, Testicular Growth, Fertility