Judul: Karakterisasi Sinyal Kebakaran Hutan Indonesia Menggunakan Empirical Orthogonal Function Berbasis Multivariate Singular Value Decomposition.
Abstrak: Selama beberapa tahun terakhir, kebakaran hutan terus membakar hutan Indonesia dengan banyak titik api dan kekuatan yang berbeda-beda setiap tahun. Pada tahun 1997 terdapat 9,75 juta ha hutan terbakar dalam satu tahun yang menyebabkan 206,6 juta ton emisi karbon, sedangkan pada tahun 2015 terdapat 2.089 juta ha hutan yang menyebabkan 805 juta ton emisi karbon. Kejadian tersebut merupakan kejadian terbesar kebakaran hutan di Indonesia dalam 20 tahun terakhir. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pola hutan terbakar di Indonesia dan menganalisis keterkaitan antara variabel yang memengaruhinya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data bulanan dari tahun 1997 hingga 2016 Global Fires Emissions Database (GFED) dengan variabel area terbakar, GFEDs dengan variabel emisi karbon, dan Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS). Penelitian ini menggunakan empirical orthogonal function berbasis multivariate singular value decomposition untuk memeroleh pola spasial dan temporal kebakaran hutan di Indonesia. Setelah itu, perhitungan korelasi antarvariabel dilakukan menggunakan korelasi Spearman (rank). Berdasarkan analisis, terdapat 3 sinyal periodik dominan yang menjelaskan 72% kejadian kebakaran di Indonesia selama 1997-2016. Kebakaran hutan di Indonesia terjadi setiap tahunnya di wilayah Riau (Sumatra Tengah), Palembang (Sumatra Selatan), dan Kalimantan Selatan. Pola yang didapat dari analisis wilayah Indonesia dapat dikelompokkan dalam dua kelompok, yaitu pola yang memiliki periode enam bulan dan dua belas bulan. Secara umum, kebakaran hutan di Indonesia terjadi dengan periode dua belas bulan dan terjadi ketika musim kemarau berlangsung di beberapa wilayah tersebut. Pola kebakaran hutan yang memiliki periode enam bulan merupakan pola yang disebabkan oleh pola curah hujan enam bulan. Oleh karena itu, pola ini hanya berpengaruh pada wilayah yang memiliki pola curah hujan enam bulan. Wilayah tersebut merupakan wilayah yang berada di sekitar garis ekuator, misalnya Riau. Terkait korelasi antarvariabel, variabel area terbakar dengan emisi karbon memiliki korelasi positif, sedangkan variabel curah hujan memiliki korelasi negatif dengan area terbakar dan emisi karbon. Korelasi terkuat dari ketiga variabel adalah area terbakar dengan curah hujan dan korelasi terlemah adalah area terbakar dan emisi karbon.
Keyword: Kebakaran Hutan, Emisi Karbon, Curah Hujan, Empirical Orthogonal Function, Multivariate Singular Value Decomposition, Transformasi Fourier, Korelasi Spearman (Rank)

Judul: Karakterisasi Indikator Global terhadap Pola Bersama Luas Area Terbakar dan Curah Hujan di Indonesia
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode combined EOF berbasis Singular Value Decomposition (SVD) dengan menganalisis data luas area terbakar, indikator global (Indian Ocean Dipole, El Nino dan La Nina), dan curah hujan di Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Empirical Orthogonal Function (EOF) berbasis Singular Value Decomposition (SVD) untuk mereduksi matriks data ke dalam program komputer menggunakan software. Metode ini bertujuan untuk menentukan pola–pola dominan pada data luas kebakaran dan curah hujan baik secara spasial maupun temporal. Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan sinyal dominan yang mempengaruhi kebakaran di setiap wilayah. Kata kunci: Curah hujan, Dekomposisi nilai singular, Empirical orthogonal function (EOF), ENSO dan IOD, Kebakaran hutan, Forest fires in Indonesia are influenced by several indicators, including the area burned, rainfall, and global indicators (ENSO and IOD). The purpose of this study is to apply the combined EOF method based on Singular Value Decomposition (SVD) by analyzing data on the burned area, global indicators (Indian Ocean Dipole, El Nino, and La Nina), and rainfall in Indonesia. The method used in this research is Empirical Orthogonal Function (EOF) based on Singular Value Decomposition (SVD) to reduce the data matrix into a computer program using software. This method aims to determine the dominant patterns in the data of fire area and rainfall both spatially and temporally. The results of this study shows the dominant signals which affect fires in each regions.
Keyword: Empirical orthogonal function (EOF), ENSO and IOD, Forest fires, Rainfall, Singular value decomposition

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: