Judul: Model Penduga Volume Tegakan menggunakan Citra Resolusi Tinggi di Hutan Pendidikan Gunung Walat.
Abstrak: Hutan Pendidikan Gunung Walat (HPGW) merupakan hutan tanaman yang didominasi beberapa tegakan seperti agathis, pinus, dan puspa. Data pendugaan volume tegakan yang akurat dapat diperoleh dengan pengukuran terestris, namun metode tersebut memerlukan waktu yang lama dan mahal. Teknologi penginderaan jarak jauh dapat dijadikan alternatif untuk mengatasi keterbatasan dari metode terestris. Penelitian ini bertujuan membangun model penduga potensi volume tegakan berbasis piksel dan berbasis visual dengan menggunakan citra resolusi tinggi. Hasil analisis berbasis piksel dan visual dengan menggabungkan semua stratum memiliki model regresi tidak nyata karena p-value ˃ α (α=5%). Penghapusan outlier untuk model regresi memiliki R2 yang rendah. Maka perlu dilakukan restratifikasi stratum per jenis tegakan. Hasil dari restratifikasi stratum terdapat 3 jenis tegakan yang akan dibuat model persamaan regresi, yaitu tegakan konifer, daun lebar, dan campuran (agathis-puspa). Pemilihan model terbaik didasarkan dari p-value, R2, dan nilai PRESS. Model berbasis piksel yang terpilih untuk tegakan konifer yaitu V= 47.5e7.02 GNDVI yang mempunyai nilai R2 sebesar 54.20% dan untuk tegakan daun lebar yaitu V= 3866.09GNDVI 2.85 dengan nilai R2 sebesar 53.40%. Model berbasis visual yang terpilih untuk tegakan konifer yaitu V= 1274.1CC3.38 dengan nilai R2 sebesar 61% dan tegakan daun lebar yaitu V= 26.959 e5.54CC dengan nilai R2 sebesar 60.60%. Model tegakan daun campuran tidak memiliki model regresi karena p-value ˃ α (α=5%).
Keyword: Model Regresi, Penginderaan Jarak Jauh, Volume Tegakan

Judul: Model Penduga Volume Tegakan menggunakan Citra Resolusi Tinggi di Hutan Pendidikan Gunung Walat
Abstrak: Hutan Pendidikan Gunung Walat (HPGW) merupakan hutan tanaman yang didominasi beberapa tegakan seperti agathis, pinus, dan puspa. Data pendugaan volume tegakan yang akurat dapat diperoleh dengan pengukuran terestris, namun metode tersebut memerlukan waktu yang lama dan mahal. Teknologi penginderaan jarak jauh dapat dijadikan alternatif untuk mengatasi keterbatasan dari metode terestris. Penelitian ini bertujuan membangun model penduga potensi volume tegakan berbasis piksel dan berbasis visual dengan menggunakan citra resolusi tinggi. Hasil analisis berbasis piksel dan visual dengan menggabungkan semua stratum memiliki model regresi tidak nyata karena p-value ˃ α (α=5%). Penghapusan outlier untuk model regresi memiliki R2 yang rendah. Maka perlu dilakukan restratifikasi stratum per jenis tegakan. Hasil dari restratifikasi stratum terdapat 3 jenis tegakan yang akan dibuat model persamaan regresi, yaitu tegakan konifer, daun lebar, dan campuran (agathis-puspa). Pemilihan model terbaik didasarkan dari p-value, R2, dan nilai PRESS. Model berbasis piksel yang terpilih untuk tegakan konifer yaitu V= 47.5e7.02 GNDVI yang mempunyai nilai R2 sebesar 54.20% dan untuk tegakan daun lebar yaitu V= 3866.09GNDVI 2.85 dengan nilai R2 sebesar 53.40%. Model berbasis visual yang terpilih untuk tegakan konifer yaitu V= 1274.1CC3.38 dengan nilai R2 sebesar 61% dan tegakan daun lebar yaitu V= 26.959 e5.54CC dengan nilai R2 sebesar 60.60%. Model tegakan daun campuran tidak memiliki model regresi karena p-value ˃ α (α=5%).
Keyword: Model Regresi, Penginderaan Jarak Jauh, Volume Tegakan

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: