Judul: Analisis normalized difference wetness index (ndwi) dengan menggunakan data citra satelit landsat 5 tm (studi kasus : provinsi jambi path/row :125/61)
Abstrak: Interpretasi kelembaban lahan dan vegetasi dengan menggunakan data satelit dapat dilakukan dengan analisis normalized difference wetness index (ndwi) dan normalized difference vegetation index (ndvi).ndwi merupakan indeks yang menunjukkan tingkat kebasahan suatu area sedangkan ndvi adalah tingkat kerapatan vegetasi di suatu area. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan nilaindwi dari data citra satelit landsat tm 5 tahun 1997, 2000, 2009 dan mengetahui pengaruh faktor tutupan vegetasi dan tipe tanah. Ndwi adalah fungsi dari kanal near infrared (nir) dan short wavelength infrared (swir). Nir digunakan dalam identifikasi vegetasi dan juga kandungan biomassa, sedangkan swir mengidentifikasi kelembaban vegetasi dan kelembaban tanah. Panjang gelombang kanal nir adalah 0.76-0.90 μm dan swir adalah 1.55-1.75 μm. Nilai ndwi diklasifikasikan menjadi tiga kelas yaitu kebasahan rendah, kebasahan sedang dan kebasahan tinggi. Di tahun 1997 nilai ndwi di daerah jambi berkisar -0.44-0.52 yang menunjukkan dominan tingkat kebasahan rendah hingga kebasahan sedang, di tahun tersebut terjadinya kebakaran hutan, sehingga kondisi vegetasi juga mempengaruhi tingkat kebasahan di daerah tersebut, nilai ndvi berkisar-0.17-0.46. Nilai ndwi di tahun 2000 berkisar -0.6-0.63, yang mendominasi tingkat kebasahan sedang hingga kebasahan tinggi, di tahun tersebut jumlah titik api sudah berkurang dengan faktor vegetasi yang tinggi(nilai ndvi yaitu -0.389-0.7).sedangakan nilai ndwi di tahun 2009 yaitu berkisar -0.99-0.99 , nilai tersebut menunjukkan tingkat kebasahan pada area tersebut adalah tinggi dengan kondisi vegetasi tingkat kehijauan tinggi dan juga pada kondisi lahan gambut, nilai ndvi di tahun tersebut yaitu -0.99-0.97.pengetahuan tentang nilai ndwi dapat membantu dalam pembangunan pertanian, identifikasi kekeringan , kebakaran lahan dan juga banjir
Keyword: ndvi, ndwi, nir, swir, kebasahan (wetness)

Judul: Analysis of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Surface Albedo, and Precipitation Distribution on Various Land Uses in Jambi Province
Abstrak: Proporsi terbesar kelas penggunaan lahan Kabupaten Muaro Jambi dan Kota Jambi adalah vegetasi yaitu sebesar 89% dari total luas area. Hal tersebut berkaitan dengan interaksi antara atmosfer dan permukaan yang dipengaruhi oleh kondisi dan variasi dari vegetasi di atas permukaan. Variasi vegetasi di atas permukaan mempengaruhi nilai albedo dan NDVI. Tujuan dari penelitan ini yaitu menganalisis distribusi sebaran albedo, NDVI, dan curah hujan juga menganalisis korelasi antara albedo, NDVI terhadap curah hujan. Proses pengolahan data spasial albedo dan NDVI menggunakan citra landsat-8 OLI/TIRS. Data citra telah terkoreksi geometrik, dan dikoreksi radiometrik dengan konversi ToA. Data curah hujan menggunakan data reanalisis yang dikoreksi dengan menggunakan koreksi bias metode rasio rata-rata. R2 dari koreksi bias menunjukkan nilai 0,45-0,60. Pola distribusi spasial albedo untuk tiap penggunaan lahan dari yang terrendah hingga tertinggi adalah hutan, perkebunan, pertanian, semak, dan lahan terbangun. Pola distribusi spasial NDVI dan curah hujan berbanding terbalik terhadap albedo. Korelasi lintas penggunaan lahan dari masing-masing variabel albedo terhadap curah hujan menunjukkan R2 sebesar 0,99, dan NDVI terhadap curah hujan menunjukkan R2 sebesar 0,97. Curah hujan meningkat seiring dengan meningkatnya NDVI dan menurunnya albedo, mengindikasikan kemungkinan lebih besarnya aliran massa udara basah dari permukaan yang lebih besar tutupan vegetasinya (ditunjukkan oleh nilai NDVI yang semakin besar) sehingga potensi pembentukan awan dan hujan semakin besar., Muaro Jambi and Jambi Regency’s largest proportion area is vegetation. It is about 89% of the total area. It is related to the interaction between atmosphere and land surface that influenced by the variations and conditions of vegetation above the land surface. The variations of vegetation above the land surface implicated the value of albedo and NDVI. The aim of this study is to analyze spatial distribution pattern of albedo, NDVI, and precipitation also analyze the correlation between albedo, NDVI and precipitation. Spatial data processing of albedo and NDVI using landsat-8 OLI/TIRS data. The data has been corrected geometrically, and corrected radiometrically with ToA conversion. The precipitation variable using reanalysis data, corrected with bias correction using the average ratio method. The results of R2 of average ratio bias correction is 0.45-0.60. The spatial distribution patterns of albedo for each land use class from the lowest to the highest are forest, plantation, cropland, shrubs, and settlements. The spatial distribution patterns of NDVI and precipitation are inversely related to albedo. The correlation between albedo to precipitation shows R2 0.99, and correlation between NDVI to precipitation shows R2 0.97. Surface energy balance fluxes have a direct dependence on available energy, and other parameters like albedo and NDVI. Precipitation increased with decreased albedo and increased NDVI, indicating the possibility of greater wet air mass flow from the underlying surface with greater vegetation cover (indicated by a larger NDVI value) and increasing the potency for cloud formation and rain.
Keyword: Cropland, forest, landsat-8 OLI/TIRS, plantation, settlements

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: