Judul: Dynamics and Estimation of Burned Area Due to Forest and Land Fires in Bengkalis Regency
Abstrak: Kabupaten Bengkalis merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Riau, Indonesia yang sering mengalami kebakaran hutan dan lahan. Lahan gambut yang mendominasi kawasan ini membuat Kabupaten Bengkalis rentan terhadap kebakaran pada musim kemarau bila mengalami kerusakan dan dapat menimbulkan banyak kerugian. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengestimasi luas dan sebaran spasial area serta memvisualisasikan dinamika kawasan terbakar di Kabupaten Bengkalis, Provinsi Riau, Indonesia selama tahun 2015-2020. Luas area terbakar diperoleh dengan menggunakan Citra Satelit Landsat 8 dengan perhitungan indeks Normalized Burned Ratio (NBR). Perubahan nilai indeks NBR (dNBR > 270) digunakan sebagai dasar penentuan area terbakar di Kabupaten Bengkalis. Untuk mencegah kesalahan klasifikasi area terbakar yang disebabkan oleh gangguan awan, area terbakar dikoreksi kembali secara visual. Hasil menunjukkan bahwa dua puncak musim kemarau di Kabupaten Bengkalis selalu diikuti dengan peningkatan hotspots dan penurunan curah hujan. Area terbakar paling banyak ditemukan pada tahun 2019 (13.435,47 ha) dan 2015 (9.902,81 ha). Hal ini dipengaruhi oleh fenomena El Nino dan Indian Ocean Dipole (IOD) positif pada kedua tahun tersebut. Selama tahun 2015-2020 luas kebakaran terbesar terdapat di Kabupaten Bengkalis yang berada di daratan Pulau Sumatera dengan luas 16.551,63 ha, sedangkan persentase luas kebakaran tertinggi terdapat di Pulau Rupat (7,5% dari luas Pulau Rupat). Daerah yang terbakar paling banyak terdapat di lahan terbuka (25,74%), semak belukar rawa (23,60%), pertanian kering campuran (20,38%) dan perkebunan/kebun (20,23%). Area terbakar tahun 2015-2019 selalu mengalami perubahan tutupan lahan berupa peningkatan lahan perkebunan. Sebanyak 84.3% area yang terbakar terdapat di lahan gambut. Nilai ommission error 0,32, commission error 0,25, dan overall accuracy 0,68.
Keyword: area terbakar, kebakaran hutan dan lahan, NBR, penginderaan jauh, burned area, forest and land fires, NBR, remote sensing

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: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: