Judul: Studi Pembuatan Peta Unit Lahan Daerah Mar dan Tamina Buan Irian Jaya
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk (1) mempelajari prosedur dan waktu yang dibutuhkan untuk pembuatan peta unit lahan, yang meliputi kegiatan interpretasi foto udara, tranfer detil, dan pembuatan legenda sementara, dan (2) melakukan deskripsi beberapa unit lahan penting di daerah penelitian.
Keyword: 

Judul: The Development of Detailing Method for Soil Map Unit  (smu) from Semi-Detailed Soil Maps (1:50,000) in Tropical Areas
Abstrak: Saat ini peta tanah telah tersedia hampir di seluruh dunia, termasuk di Indonesia, pada berbagai tingkat skala. Pada metode yang berlaku selama ini, meningkatkan skala peta dilakukan dengan mensurvei kembali daerah yang sama dengan titik pengamatan lebih rapat untuk memperoleh informasi lebih detail untuk disajikan di peta. Survei membutuhkan biaya tinggi, waktu panjang, serta berisiko tinggi terutama di daerah terpencil, sulit terjangkau, dan berbahaya. Di sisi lain di negara maju beriklim sedang telah berkembang metode pemetaan tanah digital yang memungkinkan teknik pendetailan tanpa survei kembali. Pemetaan tanah digital memungkinkan membuat peta skala atau resolusi lebih tinggi dari peta berskala dan beresolusi lebih rendah. Prinsipnya dengan menggunakan sejumlah prosedur untuk mengambil kesimpulan beresolusi tinggi dari sejumlah peubah beresolusi lebih rendah. Pemetaan tanah digital menjadi jalan keluar yang hemat biaya, waktu, serta rendah risiko meskipun data terbatas. Namun, prosedur pada pemetaan tanah digital bersifat spesifik lokasi sehingga perlu penyesuaian jika diterapkan di wilayah lain. Akurasi pemetaan tanah digital masih beragam dan dipengaruhi oleh data input. Akurasi ini berpeluang ditingkatkan dengan tersedianya data digital elevation model (DEM) dan penginderaan jauh yang lebih baik dan lebih detil. Wilayah tropis memiliki sejumlah kendala seperti liputan awan dan tajuk vegetasi yang lebat sehingga sensor penginderaan jauh pasif terhalang untuk merekam data permukaan tanah. Hal tersebut berbeda dengan kondisi atmosfer di wilayah sedang yang kering, lebih bebas awan, serta tajuk vegetasi lebih jarang. Dengan demikian, salah satu kovariat yang dapat diandalkan untuk memprediksi tanah di daerah tropis adalah data DEM beserta turunannya yang mewakili relief atau topografi. Sementara kovariat lain yang dihasilkan teknologi SAR, data fusion, dan feature fusion membutuhkan pengolahan lebih lanjut. Penelitian ini dilakukan untuk mengisi ceruk keterbatasan riset pendetailan SPT dengan pemetaan tanah digital di wilayah ekuator yang beriklim tropis seperti Indonesia, termasuk dengan keragaman sub-iklimnya. Indonesia memiliki keragaman subiklim yaitu daerah beriklim hutan hujan tropis (Af), sabana (Aw) dan monsun tropis (Am). Penelitian ini bertujuan untuk mencari cara yang mudah, murah, dan cepat untuk mendetailkan SPT dari peta tanah yang telah tersedia. Tujuan tersebut dirinci menjadi 3: 1) memperoleh machine learning yang paling cocok untuk proses pendetailan SPT dari peta tanah semi detail (setara skala 1:50.000) serta untuk memperoleh kombinasi kovariat penaksir yang paling sesuai di wilayah sub iklim Aw; 2) memilih machine learning dan kombinasi kovariat penaksir di wilayah sub iklim Am; 3) mengembangkan teknik optimasi untuk memperbaiki kinerja machine learning dan kombinasi kovariat penaksir terpilih di wilayah sub iklim Af. Pemetaan tanah digital menggunakan beragam kombinasi kovariat penaksir yang diturunkan dari data DEM dan penginderaan jauh yang ditumpuk menjadi kumpulan data. Berikutnya dibuat data latih (training data) dari SPT yang tersedia pada peta tanah warisan skala 1:50.000 menggunakan purposive systematic sampling dan penetapan posisi dalam topografi dengan pengetahuan tersembunyi (tacit knowledge) di virtual globe Google Earth dan perangkat lunak System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA). Data latih sebanyak 76 poligon, 783 poligon, dan 1.131 poligon masing-masing untuk Timor Tengah Utara, Jember, dan Bogor bersama kombinasi kovariat penaksir menjadi data input. Data diproses oleh algoritma machine learning K-Nearest Neighbour (KNN), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), dan Support Vector Machine (SVM) dengan perangkat lunak
Keyword: Machine learning, digital soil mapping, tacit knowledge, soil map unit

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: